論文の概要: Monitoring Sustainable Global Development Along Shared Socioeconomic
Pathways
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04416v1
- Date: Thu, 7 Dec 2023 16:38:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-08 14:06:06.147295
- Title: Monitoring Sustainable Global Development Along Shared Socioeconomic
Pathways
- Title(参考訳): 共有社会経済経路による持続的世界発展のモニタリング
- Authors: Michelle W.L. Wan, Jeffrey N. Clark, Edward A. Small, Elena Fillola
Mayoral, Ra\'ul Santos-Rodr\'iguez
- Abstract要約: 共有社会経済経路(SSP)に沿って持続可能な開発を監視・定量化する手法を提案する。
数学的に派生したスコアリングアルゴリズムと 機械学習の手法です
最初の研究は有望な成果を示し、持続可能なグローバル開発監視に様々な手法を適用するための基礎を築き上げている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.47725505365135473
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sustainable global development is one of the most prevalent challenges facing
the world today, hinging on the equilibrium between socioeconomic growth and
environmental sustainability. We propose approaches to monitor and quantify
sustainable development along the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs),
including mathematically derived scoring algorithms, and machine learning
methods. These integrate socioeconomic and environmental datasets, to produce
an interpretable metric for SSP alignment. An initial study demonstrates
promising results, laying the groundwork for the application of different
methods to the monitoring of sustainable global development.
- Abstract(参考訳): 持続可能なグローバル開発は、社会経済の成長と環境持続可能性の均衡に焦点を合わせ、今日、世界が直面している最も一般的な課題の1つだ。
本稿では,数学的に導出されるスコアリングアルゴリズムや機械学習手法を含む共有社会経済経路(ssps)に沿って,持続可能な発展をモニタし,定量化する手法を提案する。
これらは社会経済と環境データセットを統合し、SSPアライメントの解釈可能な指標を生成する。
最初の研究は有望な結果を示し、持続可能なグローバル開発のモニタリングに異なる方法を適用するための基礎を築いている。
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