論文の概要: Feasibility of nowcasting SDG indicators: a comprehensive survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01482v1
- Date: Wed, 23 Mar 2022 08:23:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-10 13:04:19.510987
- Title: Feasibility of nowcasting SDG indicators: a comprehensive survey
- Title(参考訳): nowcasting sdgインジケータの実現可能性:包括的調査
- Authors: Daniel Hopp, Emily Fu, Anu Peltola
- Abstract要約: 2030年のアジェンダとそれに付随する持続可能な開発目標は、国家と世界的な政策を導く上で不可欠である。
SDG指標の多くは、それらの目標に向けた進捗を測定するために使われており、長い出版遅れに悩まされている。
Nowcastingはこの問題に対処し、これらの指標のよりタイムリーな見積もりを生成する可能性を秘めている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The 2030 Agenda and accompanying Sustainable Development Goals (SDGs) are
vital in guiding national and global policy. However, many of the SDG
indicators used to measure progress toward those goals suffer from long
publication lags. Nowcasting has the potential to address this problem and
generate more timely estimates of those indicators. This paper provides
resources for achieving that potential by 1) carrying out a comprehensive
nowcasting feasibility survey of all SDG indicators to assess their potential
to be nowcast, and 2) performing a case study of indicator 9.4.1 to illustrate
and shed light on the process of performing a nowcasting exercise. There exist
231 SDG indicators, but due to only examining Tier 1 indicators and the fact
that many indicators have multiple sub-indicators, 362 indicators and
sub-indicators were eventually surveyed. Of those 362, 150 were found highly
likely to be suitable candidates for nowcasting, 87 were found to be likely,
and 125 were found to be unsuitable.
- Abstract(参考訳): 2030年のアジェンダとそれに付随する持続可能な開発目標(SDG)は、国家とグローバルな政策を導く上で不可欠である。
しかし、これらの目標に向けた進捗を測定するために使われるsdg指標の多くは、長い出版遅延に苦しむ。
nowcastingはこの問題に対処し、これらの指標をよりタイムリーに見積もる可能性がある。
本稿では,その可能性を達成するための資源を提供する。
1)全SDG指標の総合的放送可能性調査を実施し、その可能性を評価し、
2)インジケータ9.4.1のケーススタディを行い,現在のキャスティングの実施過程について説明し,考察する。
231のSDG指標が存在するが、ティアー1指標のみを調べることと、多くの指標が複数のサブ指標を持つという事実により、362指標とサブ指標が最終的に調査された。
これらの362,150種のうち、現在放送に適した候補となる可能性が高く、87種、125種が不適当であることが判明した。
関連論文リスト
- The Foundation Model Transparency Index v1.1: May 2024 [54.78174872757794]
2023年10月、インデクスは100の透明性指標について10の主要なファンデーションモデル開発者を評価した。
当時、開発者は非常に限られた情報を公開しており、平均スコアは100点中37点だった。
開発者は、平均して100点中58点を獲得し、v1.0よりも21点改善している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T18:03:37Z) - SoK: Evaluations in Industrial Intrusion Detection Research [8.356036431147889]
産業侵入検知システムは、最も洗練された侵入さえもタイムリーに発見しようとする。
社会に対する批判のため、この急速に成長する分野は様々な背景から研究者を惹きつけている。
609の論文を分析したところ, この研究分野の急速な成長は, 肯定的かつ否定的な結果をもたらすことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T07:49:58Z) - ProbTS: Benchmarking Point and Distributional Forecasting across Diverse Prediction Horizons [23.9530536685668]
本稿では,基本的な予測ニーズを評価するための統一プラットフォームとして設計されたベンチマークツールであるProbTSを紹介する。
異なる予測条件から生じる特徴的データの特徴を識別する。
本稿では, 時系列予測の最新モデルについて検討し, 方法論的強度と弱点の分析も適用可能であることを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T12:48:45Z) - A Survey on Service Route and Time Prediction in Instant Delivery:
Taxonomy, Progress, and Prospects [58.746820564288846]
Route&Time Prediction (RTP) は、労働者の到着時間だけでなく、将来のサービス経路を推定することを目的としている。
これまで多くのアルゴリズムが開発されてきたが、この領域の研究者を導くための体系的で包括的な調査は行われていない。
提案手法は,2つの基準に基づいて分類される: (i) タスクのタイプ, (i) 時間のみの予測, (ii) シーケンスベースモデルとグラフベースモデルを含むモデルアーキテクチャ, (iii) 教師付き学習(SL) とDeep Reinforcementを含む学習パラダイム。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-03T14:43:33Z) - Harnessing the Web and Knowledge Graphs for Automated Impact Investing
Scoring [2.4107880640624706]
持続可能な開発目標のフレームワークを作成するプロセスを自動化するための,データ駆動システムについて説明する。
本稿では,異なるWebソースからテキストのデータセットを収集・フィルタリングする新しい手法と,企業の集合に関連する知識グラフを提案する。
以上の結果から,我々の最高性能モデルでは,マイクロ平均F1スコア0.89でSDGスコアを正確に予測できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T15:14:16Z) - Toward Reliable Human Pose Forecasting with Uncertainty [51.628234388046195]
我々は、複数のモデルを含む人間のポーズ予測のためのオープンソースのライブラリを開発し、複数のデータセットをサポートする。
我々は、パフォーマンスを高め、より良い信頼をもたらすために、問題の2つの不確実性を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-13T17:56:08Z) - Human Health Indicator Prediction from Gait Video [34.24448186464565]
我々は、監視やホームモニタリングのシナリオでよく見られる健康指標の予測に、歩行ビデオを採用することを提案する。
健康指標予測タスクに適合するため,Global-Local Aware aNdsymmetric Centro (GLANCE)モジュールを提案する。
実験により,提案手法はMoViの健康指標を予測するための最先端の結果が得られることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-25T19:10:37Z) - SustainBench: Benchmarks for Monitoring the Sustainable Development
Goals with Machine Learning [63.192289553021816]
国連持続可能な開発目標の進展は、主要な環境・社会経済指標のデータ不足によって妨げられている。
近年の機械学習の進歩により、衛星やソーシャルメディアなど、豊富な、頻繁に更新され、グローバルに利用可能なデータを活用することが可能になった。
本稿では,7個のSDGにまたがる15個のベンチマークタスクの集合であるSustainBenchを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-08T18:59:04Z) - Predicting Livelihood Indicators from Community-Generated Street-Level
Imagery [70.5081240396352]
本稿では,クラウドソースによるストリートレベルの画像から重要な生活指標を予測するための,安価でスケーラブルで解釈可能なアプローチを提案する。
全国的に代表される世帯調査で収集した地上データと比較することにより,貧困,人口,健康の指標を正確に予測する上でのアプローチの有効性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T18:12:12Z) - Short Term Blood Glucose Prediction based on Continuous Glucose
Monitoring Data [53.01543207478818]
本研究では,デジタル意思決定支援ツールの入力として連続グルコースモニタリング(Continuous Glucose Monitoring, CGM)データを利用する方法について検討する。
短時間の血液グルコース (STBG) 予測において, リカレントニューラルネットワーク (Recurrent Neural Networks, RNN) をどのように利用できるかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-06T16:39:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。