Notice bibliographique
Résumé
This policy paper examines how integrated urban policy, which co-ordinates policy action across sectors, levels of government, and stakeholders, can accelerate progress towards the SDGs in cities. As the 2030 Agenda deadline nears, cities across OECD countries show mixed results on the SDGs. While cities have improved on SDG 17 on partnerships for the goals and SDG 11 on sustainable cities and communities, significant gaps remain in areas linked to housing, transport, energy efficiency and climate action. This paper argues that National Urban Policies (NUPs) can help accelerate progress by aligning urban development with the SDGs. Drawing on OECD and G7 countries’ experience, the paper highlights seven priority fields where integrated urban policy can drive progress across multiple goals: affordable housing, sustainable transport, energy efficiency, digitalisation, urban regeneration, land-use planning, and green infrastructure. The paper also explores how governments can strengthen integrated urban policy by deepening multi-stakeholder engagement, ensuring public and private finance is secured and aligned, and maintaining continuous monitoring and evaluation of policies. The analysis and recommendations aim to support governments at all levels advance more integrated and effective urban policy to accelerate progress towards the SDGs and shape more resilient urban futures. The paper was prepared by the OECD to support the Italian Presidency of the G7 in 2024 and informed the discussions of the G7 Ministerial Meeting on Sustainable Urban Development in November 2024 in Rome, Italy. It also benefited from additional data, examples and reviews under the Canadian Presidency of the G7 in 2025.
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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 | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».