Entrepreneurship as a driver for advancing the United Nations Sustainable Development Goals: A study in Fiji
Notice bibliographique
Résumé
This conference paper argues that entrepreneurs can help society attain UN Sustainable Development Goals (SDGs). We investigate entrepreneurial initiatives at the micro-level with a view on macro- and meso level processes of the SDGs. Our focus is Fiji -- the first country to ratify the Paris Climate Change Agreement in 2016. A new Fiji Water Act had already replaced the Water Supply Act of 1950 and a new Fiji Water Authority established. More recent legal developments have been: (1) the drafting of new legislation to establish the Fiji Water Authority which will supply water to all towns in the country; and (2) draft amendments to the Minerals Act, which (a) establish a requirement to obtain a permit to extract groundwater (and to install bores and wells) within declared areas, and (b) limit polluting activities in declared areas, for the purpose of protecting the quality of groundwater. It is expected that entrepreneurship shall be combined with other societal actors towards the 17 SDGs for the 2030 proposed by the United Nations in substitution to the Millennium Goals (United Nations, 2015). Yet, influence of the institutional environment and how this might foster or diffuse the efforts of entrepreneurship to advance SDGs has so far received little attention. Furthermore, little is known about what policy directions might be suitable to further SDGs at a local level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».