Disability in sustainability theories, models, and frameworks: a scoping review guided by the international classification of functioning and the sustainable development goals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This review builds upon existing policy and research synergies between the World Health Organization’s (WHO) International Classification of Functioning (ICF), the Sustainable Development Goals (SDGs), and the Social Determinants of Health (SDH) Framework to identify contributions of a disability perspective to sustainability. Focusing on synthesized information from academic theories, models, and frameworks (TMFs) in peer-reviewed research, journal articles published in English and indexed in the Web of Science, Scopus, and PubMed were screened for relevance. Data charting resulted in three categories of TMF-style evidence: 1) Sustainability TMFs, 2) Interdisciplinary TMFs, and 3) Disability TMFs and other informing perspectives. A narrative summary of sustainability TMFs illustrated synergistic convergence with the Convention on the Rights of Persons with Disabilities (CRPD); as such, solutions that support the CRPD may have the potential to co-support sustainable development and vice versa. Two other categories of evidence led to a lens of TMF complexity as well as multiple connections between environmental (ecological) sustainability and disability. As guided by the SDGs, the outline of evidence resulted in two frameworks. First, a framework facilitates the mapping of key synergies such as transportation and built environment to minimize travel distance and reduce land use, climate emissions, air pollution, and travel cost, time, and risk – which in turn influence access to food, school, employment, healthcare, and community participation under the SDGs. Second, a framework is collated to consider ten guiding principles, under which the complexity of sustainability-disability TMFs can be streamlined to inform future policy and practice.
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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 | 0,035 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle