How to progress on sustainable development through Public-Private Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
With the expiration of the Millennium Development Goals (MDGs) in 2015, the United\nNations (UN) has called for a collective effort to create a global operational framework that\nenables key actors to develop long-term strategies for sustainable development. At the same\ntime, there has been an increase in the interest in public-private partnerships (PPPs) and their\npotential to make social, environmental and economic improvements and thereby create\nsustainable structural changes. In Sweden, the Swedish International Development\nCooperation Agency (SIDA) has initiated a collaboration with 20 Swedish-rooted firms that\ntogether form the network “Swedish Leadership for Sustainable Development” (SLSD). Two\nof the partnership’s ambitious objectives include creating decent jobs and fighting corruption\n– two factors which are regarded to have a profound impact on poverty reduction and\nsustainable development.\nTo better understand how a PPP of this kind can operate effectively, this study aimed at\nexploring and identifying what success factors need to be in place for successfully\ncooperating on making a contribution to sustainable development through the creation of\ndecent jobs and decreasing corruption. To address this issue, a qualitative approach was taken\nwhere data were collected from a multiple case study of two companies involved in the SLSD\npartnership, Volvo and Tetra Laval, and their previous experiences of cooperating with SIDA\non issues related to development.\nBased on the results of the study, four factors that could enable a PPP to successfully\ncontribute to sustainable development through decent job creation and fighting corruption\nwere identified. These are: 1) combine competencies to adapt the initiative to the specific\ncontext; 2) design the initiative in a way that enables it to contribute to structural changes; 3)\nthe initiative should relate to the private partner’s core operations to ensure that competencies\nare used to the fullest; and 4) it should generate added value for all stakeholders involved.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,678 | 0,020 |
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 ».