論文の概要: Distributed Causality in the SDG Network: Evidence from Panel VAR and Conditional Independence Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20875v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 00:22:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 02:21:38.583577
• Title: Distributed Causality in the SDG Network: Evidence from Panel VAR and Conditional Independence Analysis
• Title（参考訳）: SDGネットワークにおける分散型因果性:パネルVARと条件独立解析からの証拠
• Authors: Md Muhtasim Munif Fahim, Md Jahid Hasan Imran, Luknath Debnath, Tonmoy Shill, Md. Naim Molla, Ehsanul Bashar Pranto, Md Shafin Sanyan Saad, Md Rezaul Karim,
• Abstract要約: 不平等教育は最も統計的に重要な直接的な関係である。 我々は、上流ドライバ(教育、成長)を特定し、目標(施設、エネルギー)と下流の成果(貧困、健康)を実現するための、SDGの連携優先フレームワークを提案する。
• 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 achievement of the 2030 Sustainable Development Goals (SDGs) is dependent upon strategic resource distribution. We propose a causal discovery framework using Panel Vector Autoregression, along with both country-specific fixed effects and PCMCI+ conditional independence testing on 168 countries (2000-2025) to develop the first complete causal architecture of SDG dependencies. Utilizing 8 strategically chosen SDGs, we identify a distributed causal network (i.e., no single 'hub' SDG), with 10 statistically significant Granger-causal relationships identified as 11 unique direct effects. Education to Inequality is identified as the most statistically significant direct relationship (r = -0.599; p < 0.05), while effect magnitude significantly varies depending on income levels (e.g., high-income: r = -0.65; lower-middle-income: r = -0.06; non-significant). We also reject the idea that there exists a single 'keystone' SDG. Additionally, we offer a proposed tiered priority framework for the SDGs namely, identifying upstream drivers (Education, Growth), enabling goals (Institutions, Energy), and downstream outcomes (Poverty, Health). Therefore, we conclude that effective SDG acceleration can be accomplished through coordinated multi-dimensional intervention(s), and that single-goal sequential strategies are insufficient.
• Abstract（参考訳）: 2030年の持続可能な開発目標(SDG)の達成は、戦略的資源配分に依存している。 我々は、SDG依存の完全な因果アーキテクチャを開発するために、国家固有の固定効果と168カ国(2000-2025)でのPCMCI+条件独立テストの両方とともに、パネルベクトル自己回帰を用いた因果発見フレームワークを提案する。 戦略的に選択された8つのSDGを用いて、分散因果ネットワーク(すなわち、単一の「ハブ」SDGを持たない)を同定し、統計的に有意なグランガー因果関係を11個の独特な直接効果と同定した。 不平等への教育は、最も統計的に重要な直接的な関係(r = -0.599; p < 0.05)と同一視されるが、効果の大きさは収入レベルによって大きく異なる(例えば、高所得: r = -0.65; 低中間所得: r = -0.06; 非重要)。 また、単一の「キーストーン」SDGが存在するという考えも否定する。 さらに、私たちは、上流のドライバー(教育、成長)を特定し、目標(施設、エネルギー)と下流の成果(貧困、健康)を識別する、SDGのための階層化された優先順位付けフレームワークを提案しています。 そこで本研究では, 協調多次元介入により効率的なSDG加速が達成でき, 単一ゴールシーケンシャル戦略が不十分であることが結論された。

関連論文リスト

• MMR1: Enhancing Multimodal Reasoning with Variance-Aware Sampling and Open Resources [113.33902847941941]
  VAS (Variance-Aware Sampling) は、Variance Promotion Score (VPS) によって導かれるデータ選択戦略である。 我々は、1.6MのCoT冷間開始データと15kのRLQAペアを含む大規模かつ慎重にキュレートされたリソースをリリースする。 数学的推論ベンチマークによる実験では、キュレートされたデータと提案されたVASの有効性が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-25T14:58:29Z)
• Exploring the interplay between Planetary Boundaries and Sustainable Development Goals using Large Language Models [3.443408730693827]
  惑星境界と持続可能な開発目標の相互作用を識別する。 主な発見は、土地利用目標と土地システムの境界との間の紛争である。 我々の研究は、開発目標と惑星の限界を整合させる統合政策の必要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-01T20:55:55Z)
• Fair Deepfake Detectors Can Generalize [51.21167546843708]
  共同設立者(データ分散とモデルキャパシティ)の制御により,公正な介入による一般化が向上することを示す。 この知見を応用して, 逆正当性重み付けとサブグループワイド特徴正規化を併用し, 新たなアライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・インセンティブ・インターベンション・インベンション・インテクション(DAID)を提案する。 DAIDは、いくつかの最先端技術と比較して、公平性と一般化の両方において一貫して優れた性能を達成する
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T14:10:02Z)
• Knowledge Distillation and Enhanced Subdomain Adaptation Using Graph Convolutional Network for Resource-Constrained Bearing Fault Diagnosis [0.0]
  複雑な教師モデルからコンパクトで効率的な学生モデルに知識を伝達する進歩的知識蒸留フレームワークを提案する。 再生ケルネルヒルベルト空間(RKHS)における平均および分散統計を利用してラベル間の事前確率分布を組み込むELMMSD(Enhanced Local Maximum Mean Squared Discrepancy)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T10:05:47Z)
• DART: A Principled Approach to Adversarially Robust Unsupervised Domain Adaptation [27.574908007114015]
  我々はDART(Divergence Aware adveRsarial Training)と呼ばれる新しい統合防衛フレームワークを開発する。 DARTは一般的な脅威モデルに適用できる。 敵攻撃に対するUDAモデルの堅牢性を評価するテストベッドであるDomainRobustもリリースしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T22:48:38Z)
• Byzantine-Robust Learning on Heterogeneous Data via Gradient Splitting [58.91947205027892]
  フェデレーテッド・ラーニングはビザンツの攻撃に対する脆弱性を示している。 ビザンティン攻撃者は、任意の勾配を中央サーバに送ることで、グローバルモデルの収束と性能を破壊することができる。 アグレゲーション・ルール(AGR)は、ビザンツの攻撃から守るために提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T03:31:50Z)
• Energy-based Out-of-Distribution Detection for Graph Neural Networks [76.0242218180483]
  我々は,GNNSafeと呼ばれるグラフ上での学習のための,シンプルで強力で効率的なOOD検出モデルを提案する。 GNNSafeは、最先端技術に対するAUROCの改善を最大17.0%で達成しており、そのような未開発領域では単純だが強力なベースラインとして機能する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T16:38:43Z)
• Causal Estimation of Exposure Shifts with Neural Networks [2.9248916859490173]
  本稿では、ニューラルネットワーク(TRESNET)を用いた露光シフトのための目標正規化を導入し、シフト応答関数(SRF)の推定を行う。 次に,米国国家大気基準(NAAQS)を12$mug/m3$から9$mug/m3$に改定する際の因果効果を推定するために,本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T04:35:08Z)
• Generalizing Graph Neural Networks on Out-Of-Distribution Graphs [51.33152272781324]
  トレーニンググラフとテストグラフの分散シフトを考慮せずにグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。 このような環境では、GNNは、たとえ素早い相関であるとしても、予測のためのトレーニングセットに存在する微妙な統計的相関を利用する傾向がある。 本稿では,スプリアス相関の影響を排除するため,StableGNNと呼ばれる一般的な因果表現フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-20T18:57:18Z)
• Distributional Robustness with IPMs and links to Regularization and GANs [10.863536797169148]
  機械学習における分散に基づく不確実性セットを通して、ロバスト性を研究する。 F$-GANs を用いて, 対向生成モデルに光を当てるために, 実験結果を拡張した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T04:41:29Z)

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。