A comparative analysis of environmental sustainability in G20 nations using a comprehensive framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Environmental Sustainability is pivotal among global concerns and refers to the prudent utilization of resources satisfying the present generation’s needs while preserving the comparable needs of future generations. This pioneering study develops and compares the ‘composite environmental sustainability index’ (CESI) for G20 nations from 1990 to 2022, using the OECD-based ‘principal component analysis’ (PCA) technique. The CESI incorporates sixteen indicators across five dimensions (water, air, natural resources, energy and waste, and biodiversity), grouped into three sub-indices aligned with nine SDGs. The CESI scores range from 1 (lowest sustainability) to 5 (highest). Results show that Saudi Arabia, South Korea, and the United States are the worst-performing countries, while Brazil, Canada, and Turkiye are the top-performers. Over the years, Germany and France have shown consistent improvement, whereas Indonesia, Turkiye, India, and China have declined. However, based on the 2022 rankings, Brazil, Germany, and France rank highest in environmental sustainability, while Saudi Arabia, China, and South Africa rank lowest. The analysis reveals that countries exhibiting decreasing trends are mostly emerging economies, while improvements are more common in advanced economies. This study offers a comprehensive overview of environmental sustainability in the G20 and provides insights for policymakers to identify critical indicators for the right sustainable policies.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle