Network-based risk assessment of country-level sustainable development goals

Qazi, Abroon; Angell, Linda C.; Daghfous, Abdelkader; Al-Mhdawi, M.K.S.

doi:10.1016/j.eiar.2022.107014

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“…The causal relationships [ 24 ] and complex interactions of the SDGs can be mapped through network analysis [ 25 ]. For example, a probabilistic network model can be used to explore the dependencies among the risks associated with the SDGs [ 26 ].…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Network science and explainable AI-based life cycle management of sustainability models

Ipkovich,

Czvetkó,

A. Acosta

et al. 2024

PLoS ONE

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Model-based assessment of the potential impacts of variables on the Sustainable Development Goals (SDGs) can bring great additional information about possible policy intervention points. In the context of sustainability planning, machine learning techniques can provide data-driven solutions throughout the modeling life cycle. In a changing environment, existing models must be continuously reviewed and developed for effective decision support. Thus, we propose to use the Machine Learning Operations (MLOps) life cycle framework. A novel approach for model identification and development is introduced, which involves utilizing the Shapley value to determine the individual direct and indirect contributions of each variable towards the output, as well as network analysis to identify key drivers and support the identification and validation of possible policy intervention points. The applicability of the methods is demonstrated through a case study of the Hungarian water model developed by the Global Green Growth Institute. Based on the model exploration of the case of water efficiency and water stress (in the examined period for the SDG 6.4.1 & 6.4.2) SDG indicators, water reuse and water circularity offer a more effective intervention option than pricing and the use of internal or external renewable water resources.

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Network science and explainable AI-based life cycle management of sustainability models

Ipkovich,

Czvetkó,

A. Acosta

et al. 2024

PLoS ONE

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“…Hope (2020) sostiene que el progreso en el ODS 16 es fundamental para el progreso en los demás, de forma que es imperativo superar los desafíos de este objetivo para buscar cumplir las otras metas. Qazi et al (2023) argumentan que, mientras el ODS 1, enfocado en la erradicación de la pobreza, puede reducir significativamente la exposición al riesgo de cumplimiento de toda la red de metas ODS, el ODS 16, enfocado en paz, justicia e instituciones sólidas, es muy importante para mejorar la resiliencia de toda la red. Por ello hay que considerar que, aunque la sostenibilidad y la paz son universales, no existe una única solución para su consecución.…”

Section: Introductionunclassified

Perspectivas de la paz en el mundo

Medina-Hernández,

Marbello-Yepes,

Siado-Castañeda

2023

Rev. Cient. Gen. José María Córdova

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Este artículo analiza la paz como dimensión del desarrollo sostenible, para lo cual estudia mediante técnicas multivariantes las relaciones entre ocho indicadores de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, según datos reportados por 145 países con corte al año 2021. Se describen las diferencias y similitudes entre países, según su pertenencia al norte o al sur global, así como por continentes, para observar la pertinencia de conformar un clúster de naciones. Se concluye que hay una gran heterogeneidad entre países y regiones, y el índice de percepción de la corrupción es uno de los indicadores que genera mayor diferenciación. También se delimitan seis clústeres de países por situaciones similares, que permiten resumir los retos que enfrentan los países para fomentar la paz, la justicia y la constitución de instituciones gubernamentales sólidas.

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