Special issue: the poverty-inequality-environment frontier in the age of the crises
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
This Special Issue is part of a joint initiative on “Financial Crises, Poverty, and Environmental Sustainability” by the Sussex Sustainability Research Project (SSRP) of the University of Sussex, the UNDP-UNEP Poverty-Environment Action for Sustainable Development Goals, and the United Nations Research Institute for Social Development (UNRISD). The aim of the project is to foster an evidence-based understanding of the multiple and complex ways in which poverty and environmental dynamics interact in moments of economic crises and how this interaction can be managed in a way that facilitates the transition to sustainability. The Special Issue includes the following papers: 1. The Great Stagnation and environmental sustainability: A multidimensional perspective Bernardo Cantone, Alexander S. Antonarakis, Andreas Antoniades (University of Sussex) 2. Confronting inequality in the ‘New Normal’: hyper-capitalism, proto-socialism and post-pandemic recovery Tim Jackson (University of Surrey), Peter A. Victor (York University, Toronto) 3. Transformative social policies as an essential buffer during socio-economic crises Isabell Kempf, Paramita Dutta (UNRISD) 4. Alleviating debt distress and advancing the Sustainable Development Goals Howard Haughton (King’s College London), Jodie Keane (Overseas Development Institute - ODI) 5. Bracing for the typhoon: Climate change and sovereign risk in Southeast Asia John Beirne, Nuobu Renzhi (Asian Development Bank Institute, Tokyo), Ulrich Volz (SOAS) 6. Climate shocks and poverty persistence: Investigating consequences and coping strategies in Niger, Tanzania, and Uganda Vidya Diwakar, Antoine Lacroix (Overseas Development Institute – ODI) 7. Class and climate change adaptation in rural India: Beyond community-based adaptation models Maryam Aslany (University of Oxford), Shannon Brincat (The University of the Sunshine Coast)
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,132 | 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