Bibliographic record
Abstract
Le développement durable a toujours été au centre des priorités mondiales. En 2015, l’Assemblée Générale des Nations unies a adopté « Transformer notre monde : le Programme de développement durable à l’horizon 2030 » en engageant ses membres dans le défi collectif d’atteindre 17 Objectifs de Développement Durable (ODD). Ces ODD universels et interdépendants visent à assurer la croissance mondiale dans cinq domaines vitaux, les « 5P » : Personnes, Planète, Prospérité, Paix et Partenariats. Cet agenda intégré et ambitieux qui s’attaque aux grands défis auxquels l’humanité est confrontée a été mis en péril dans nombreux pays par la Covid-19. Cette pandémie a révélé des disparités stupéfiantes et a compromis le bien-être des populations à l’échelle internationale. Ce chapitre analyse comment le Maroc a fait face aux défis sociaux, économiques et environnementaux. D’abord, nous mettons en lumière les efforts du Maroc en matière de développement durable. Nous discutons ensuite sa mise en œuvre des ODD ainsi que les résultats obtenus. Finalement, nous soulignons les obstacles rencontrés dans ce processus et nous proposons quelques recommandations pour accélérer les progrès du pays.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.010 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".