Monitoring Sustainable Global Development Along Shared Socioeconomic Pathways

要約

持続可能な世界開発は、今日世界が直面している最も一般的な課題の 1 つであり、社会経済的成長と環境の持続可能性との均衡にかかっています。
私たちは、数学的に導出されたスコアリング アルゴリズムや機械学習手法など、共有社会経済経路 (SSP) に沿った持続可能な開発を監視および定量化するアプローチを提案します。
これらは社会経済データセットと環境データセットを統合し、SSP 調整のための解釈可能な指標を生成します。
初期の研究では有望な結果が実証され、持続可能な世界的開発の監視にさまざまな手法を適用するための基礎が築かれました。

要約(オリジナル)

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.

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