Leave no one behind: Prioritising equality and equity towards integration of global sustainability governance
Notice bibliographique
Résumé
Processes within global sustainability governance are fragmented despite calls for greater synergies. Although “leave no one behind” is a universal value of the 2030 Agenda for Sustainable Development, evidence of concrete efforts to decrease inequalities, especially between countries in the Global South and North, are limited. In order to understand the impacts of fragmented global sustainability governance on inequality reduction and equitable development, I conducted text analysis of the 2030 Agenda's Sustainable Development Goals, the Paris Agreement on climate change, and the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction, and reviewed literature on the convergences and gaps among them. I found that first, although the three global agreements acknowledge the need to realise equality and equity, the use of these terms are sparing in the texts, and when they do appear, they are defined inconsistently and operationalized imprecisely across these global processes. Second, while numerous linkages exist among the three agreements, sustainability challenges that directly relate to equality and equity outcomes are the ones with the least convergences identified, and have the least number of activities implemented, research done, and data collected. Such fragmented and inconsistent implementation and monitoring of progress towards sustainable development are detrimental to equitable development, and negatively affect marginalised groups—especially in the Global South—for whom impacts of disasters, climate change, and maldevelopment are felt most acutely. At more than halfway in the implementation of these global processes, it is important now more than ever to strengthen efforts towards their integration by prioritising equality and equity.
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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 | 0,036 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,051 |
| Communication savante | 0,019 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».