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J-GLOBAL ID：202202219875452300   整理番号：22A0926550

長期持続可能性と回復力によるSDGsの達成の整列:OOBNモデリングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Aligning the achievement of SDGs with long-term sustainability and resilience: An OOBN modelling approach

著者 (4件)： Aly Ebrahim (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Canberra, Australia) ,  Elsawah Sondoss (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Canberra, Australia) ,  Elsawah Sondoss (Capability Systems Centre, University of New South Wales, Canberra, Australia) ,  Ryan Michael J. (Capability Associates Pty Ltd, Canberra, Australia)
資料名： Environmental Modelling & Software  (Environmental Modelling & Software)
巻： 150  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1588A  ISSN： 1364-8152  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,国家,地域,およびグローバルレベルでの持続可能な発展目標(SDGs)とレジリエンスと持続可能性の間の関係をモデル化するために,オブジェクト指向Bayesネットワーク(OOBN)を利用した。パラメータ,すなわちネットワークに含まれる変数間の条件付き確率分布を学習するOOBNの能力を利用して,国家の持続可能性とレジリエンスに及ぼすSDGsの進展の影響を調べた。得られたOOBNを用いて,特にCOVID-19パンデミックの後流において,災害時の政策解析と設計に関連する異なる状況を調べた。3つの事例研究を用いて,提案OOBNの使用のステッププロセスおよび政策解析と評価文脈における応用の期待した結果を説明した。提案は,SDGsがレジリエンスと持続可能性ならびにそれらの構成成分の両方に対して,より重要な影響を与えるという洞察を提供することができる。この研究の結果は,データ誘起OOBNが政策決定者によってどのように利用され,新しい政策を優先し,社会のレジリエンスと持続可能性の両方に対する既存の政策の影響を評価することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  伴流 ,  意思決定 ,  ネットワーク ,  弾性 ,  レジリエンス ,  工程 ,  *モデリング ,  政策 ,  事例研究 ,  持続可能な開発
準シソーラス用語： 政策決定 ,  *持続可能性 ,  条件付確率 ,  信念ネットワーク ,  *SDGs , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： オブジェクト指向Bayesネットワーク ,  持続可能な開発目標 ,  弾力性 ,  包括的富 we ,  データ駆動Bayesネットワーク ,  COVID-19政策

分類 (2件)： 環境工学一般  (SA01010K) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 長期 ,  持続可能性 ,  回復 ,  SDGs ,  整列 ,  モデリング