Boon or Bane?: The Hybrid Institutional Complex for the Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This Special Section marks the tenth anniversary of the United Nations' 2030 Agenda and the Sustainable Development Goals (SDGs). Progress on the latter has been dismal, with only 17% of targets on track. The contributions to this Special Section explore the global governance of the SDGs as a Hybrid Institutional Complex (HIC): a global governance complex characterized by institutional diversity in that it combines formal intergovernmental organizations, informal intergovernmental institutions, public‐private partnerships, multistakeholder initiatives, and private transnational institutions. The HIC framework suggests that this institutional diversity can offer governance benefits, such as good substantive fit for addressing complex transboundary SDG challenges and good political fit by including a broad swathe of actors relevant for goal attainment. Yet it also highlights governance risks, including individual institutions assuming governance tasks that they are poorly suited for and powerful actors cherry‐picking goals and softer forms of governance that fit their interests. By applying the HIC concept to discrete dimensions of SDG governance and subfields, the contributions examine whether institutional diversity is driving or hindering progress. As we approach the 2030 deadline, they provide insights into the benefits and risks of HIC‐based SDG governance, offering reflections on the remaining and post‐2030 development agenda.
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 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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».