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Enregistrement W6891614019 · doi:10.4224/40003504

2023 to 2024 departmental sustainable development strategy report

2024· report· en· W6891614019 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNRC Digital Repository · 2024
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainable developmentGovernment (linguistics)IndigenousFood securityProcess (computing)ArcticResilience (materials science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2023 to 2024 Departmental Sustainable Development Strategy (DSDS) report details the National Research Council of Canada's (NRC) progress on its 2023 to 2027 DSDS commitments and how the department is contributing to the Government of Canada's Federal Sustainable Development Strategy (FSDS), which aims to support all 3 dimensions of sustainable development—social, economic and environmental. Sustainability is a key research and innovation priority for the NRC, as highlighted in the new NRC 2024-2029 Strategic Plan: Research Powering Innovation for Canada. As Canada takes steps to address climate change, increase climate resilience and transition to a prosperous green economy, the NRC is playing an important role in applying its research and innovation capabilities to develop solutions for these problems. In fiscal year (FY) 2023-24, the NRC has made a significant contribution to its 59 DSDS sustainability commitments, ranging from working with Indigenous and Northern partners to develop technologies for better food security and community mental health, to advancing research in battery material discovery and process optimization. The breadth and diversity of the NRC's capabilities are making a difference in 12 of Canada's FSDS goals, including: -Zero hunger: working with partners to develop technologies to improve Canada's food systems -Good health and well-being: developing technologies to improve Northern and Arctic health resources -Quality education: increasing Northern and Indigenous R&D capacity -Clean water and sanitation: working with Indigenous and Northern partners on projects to improve water and sewage services -Affordable and clean energy: advancing research in battery material discovery and process optimization to support Canada's battery supply chain -Decent work and economic growth: assisting Canadian SMEs in developing and commercializing their clean technologies -Industry, innovation and infrastructure: developing new building standards and guidance documents to mitigate climate change risks -Reduced inequalities: delivering software to communities to support the preservation of Indigenous languages -Sustainable cities and communities: developing new black carbon measurement instruments to support the reduction of harmful air pollutants -Responsible consumption and production: working with partners to decarbonize the aviation sector -Climate action: reducing greenhouse gas (GHG) emissions from the NRC's real property portfolio -Life below water: developing modelling and monitoring tools to better understand and predict climate change impacts on oceans and estuaries -Life on land: assessing how NRC properties support biodiversity The NRC remains committed to sustainable development and, through its targeted research and innovation activities, is effectively addressing the commitments outlined in its 2023 to 2027 DSDS and supporting Canada's progress towards the United Nations Sustainable Development Goals. Through continued dedication to these goals, the NRC is supporting a sustainable future for all Canadians.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,021

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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