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Enregistrement W4410615046 · doi:10.23882/rmd.25301

From Awareness to Conciliation: Education and Policy Coherence between Environmental Issues and Development Imperatives in Africa

2025· article· en· W4410615046 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuerevistamultidisciplinar com · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConciliationCoherence (philosophical gambling strategy)Political scienceEnvironmental ethicsEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental scienceLawPhilosophyMediationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the imperative for holistic development (e.g., economic, technology, infrastructure) and the well-being of African populations, this article examines the consequences of incoherent public policies in Africa. These incoherencies are further compounded by environmental and climatic constraints, which are frequently exacerbated by the ratification of international agreements that are incompatible with local priorities. International organizations and frameworks, such as the United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) and the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC), advocate for the importance of sensitization and education as key strategies for addressing environmental and climate challenges. Despite the considerable potential of education, the awareness-raising strategy employed by numerous countries has been relatively ineffective in yielding tangible outcomes. The objective of this article is to demonstrate how an education program that prioritizes conciliation over awareness-raising can more effectively tackle Africa’s development challenges by fostering policy coherence between environmental sustainability and development imperatives. By diverging from the conventional awareness-raising models, this study presents a contextual and comprehensive approach that respects local particularities and is better aligned with addressing environmental and climate crises.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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