Notice bibliographique
Résumé
<JATS1:p>A positive agenda for achieving the Sustainable Development Goals by 2030All 193 member nations of the United Nations agreed in September 2015 to adopt a set of seventeen "Sustainable Development Goals," to be achieved by 2030. Each of the goals—in such areas as education and health care —is laudable in and of itself, and governments and organizations are working hard on them. But so far there is no overall, positive agenda of what new things need to be done to ensure the goals are achieved across all nations. In a search of fresh approaches to the longstanding problems targeted by the Sustainable Development Goals, the Japan International Cooperation Agency and the Global Economy and Development program at Brookings mounted a collaborative research effort to advance implementation of Agenda 2030. This edited volume is the product of that effort. The book approaches the UN's goals through three broad lenses. The first considers new approaches to capturing value. Examples include Nigeria's first green bonds, practical methods to expand women's economic opportunities, benchmarking to reflect business contributions to achieving the goals, new incentives for investment in infrastructure, and educational systems that promote cross-sector problem solving. The second lens entails new approaches to targeting places, including oceans, rural areas, fast-growing developing cities, and the interlocking challenge of data systems, including geospatial information generated by satellites. The third lens focuses on updating governance, broadly defined. Issues include how civil society can align with the SDG challenge; how an advanced economy like Canada can approach the goals at home and abroad; what needs to be done to foster new approaches for managing the global commons; and how can multilateral institutions for health and development finance evolve.</JATS1:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».