Deep Dive Into Sustainable Development Goals Through the Lens of Triple Bottom Line: Past, Present, and Future
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Recent wars, pandemics, global warming, healthcare crises, and economic strain have profoundly affected the socio‐economic‐environmental conditions of many developed & developing countries, impacting the triple bottom line. In response, governments are striving to address these challenges through the 17 sustainable development goals (SDGs). However, the United Nations (UN) SDGs mid‐term review report has recently attracted attention in response to the urgent call for action against countries' poor performance. Despite ongoing research on SDGs, the existing body of work is scattered. There is a crucial deficit in comprehension regarding the evolution of this research domain, as well as the prevailing research's fundamental focus and implicit assumptions. This study employs bibliometric and content analysis to comprehensively examine the contemporary status of research. The study examines influential works, intellectual structures, and research gaps using citation networks, bibliographic coupling, and thematic mapping. Analyzing 779 documents from January 2001 to February 2024, this study found that research interest surged significantly after 2014 and again in 2023. The United States and China are the leading contributors, whereas African and North Asian countries require greater focus. Furthermore, South Asian institutions and authors are at the forefront of contributions to sustainable development research. Developing countries increasingly emphasize rapid growth coupled with sustainable practices to strengthen the three pillars of the triple bottom line. Keyword analysis indicates that the primary focus areas are life cycle assessment, reverse logistics, social sustainability, circular economy, Industry 4.0, and sustainable business models. Further, within the content analysis, the comparative study of the top 50 cited documents and UN mid‐term SDGs review report advocates for future research on sustainability practices such as lean manufacturing, reverse logistics, life cycle assessment, supply chain management, integration of advanced technologies, and reporting quality to enhance business responsiveness toward society. The results of this study may aid scholarly research, managers, and policymakers in adopting sustainable methodologies, promoting a more enduring future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».