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Enregistrement W4414089267 · doi:10.20944/preprints202509.0677.v2

Systems Thinking for Global Health: How Planetary Health and the Wellbeing Economy Can Restore the Sustainable Development Goals (SDGs)’ Transformative Potential

2025· preprint· en· W4414089267 sur OpenAlexaff
Christiana O. Onabola

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnocracyTransformative learningFlourishingSustainable developmentIndigenousAccountabilitySystems thinkingTransformational leadership

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the 2030 deadline approaches with most Sustainable Development Goal (SDG) targets off-track, the global development community faces a critical choice: continue with technocratic indicator-focused implementation or embrace the fundamental transformation the SDGs originally promised. This opinion piece argues that the convergence of planetary health, the wellbeing economy, and systems thinking offers a pathway to restore the SDGs' transformative potential through community-governed, power-redistributive approaches. Current SDG implementation has been reduced to a technocratic exercise that obscures power dynamics, ignores Indigenous knowledge systems, and perpetuates growth-oriented economic logic that conflicts with planetary boundaries. This approach treats symptoms rather than root causes while maintaining consultation models that create an illusion of community engagement without redistributing decision-making authority. The wellbeing economy movement and planetary health framework offer complementary lenses for recalibration: the wellbeing economy challenges GDP-focused development by prioritizing collective flourishing within ecological limits, while planetary health reframes development within Earth's life-support systems. However, translating these frameworks into concrete policy mechanisms requires systems thinking that includes explicit power analysis and centers relational accountability to communities most affected by current systemic failures. A post-2030 agenda must resist fixing the SDGs through more indicators and instead institutionalize community governance, redistribute decision-making power, and co-create implementation tools that communities own and adapt. This requires breaking silos between health, environmental, and economic sectors, while centering Indigenous voices as leaders rather than beneficiaries. The convergence of crises demands courage to chart a new path guided by community wisdom, planetary boundaries, and relational accountability; one that restores not only ecosystems but decision-making power to those who understand that health, economy, and ecology are inseparable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,046
Communication savante0,0190,019
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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