Three foci at the science-policy interface for systemic Sustainable Development Goal acceleration [Comment]
Notice bibliographique
Résumé
The integrated and indivisible nature of the SDGs is facing implementation challenges due to the silo approaches. We present the three interconnected foci (SDG interactions, modeling, and tools) at the science-policy interface to address these challenges. Accounting for them will support accelerated SDG progress, operationalizing the integration and indivisibility principles. The 2024 Summit of the Future aimed to accelerate efforts to meet existing international commitments. The 2030 Agenda for Sustainable Development is the pre-eminent international commitment to be achieved by 2030, comprising 17 Sustainable Development Goals (SDGs) with the underpinning principles of integration, indivisibility, and universality. However, these principles have yet to be prominent in SDG implementation. Since countries are not on track to achieve all SDGs1, accelerating efforts is crucial in the time remaining to 2030 and for informing a post-2030 sustainable development agenda2. The SDGs’ integrated nature challenges the traditional silo implementation approaches. Thus, we present the three interconnected foci (i.e., SDG interactions, modeling, and tools) to support accelerated SDG progress and operationalize integration and indivisibility principles.
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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 | 0,042 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,031 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,006 |
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 ».