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越来越多的文献将可持续发展目标(SDGs)视为一个互联网络,连接着SDGs之间的共同利益和权衡。这种网络描述自然引发了关于系统级特征的出现和识别的重要问题。本文开发了数学技术,定量地解决这些互联网络在某些SDGs上比其他SDGs更有可能取得更大进展的程度、新链接的增加(或现有链接的加强或减弱)对网络的敏感性,以及2030议程内隐含层次结构的存在。我们讨论的方法适用于任何有向网络,但在此上下文中我们将其解释为三个由专家分析和文献综述生成的互联矩阵。我们将这三个具体示例用于讨论揭示这些网络之间相似性和差异性的定量结果,以及对这些数学技术本身的评论。总体而言,我们的研究结果确认了其他来源的发现,例如可持续发展解决方案网络:例如,全球范围内SDGs 12–15风险最高。或许更有价值的是,互联网络的分析能够揭示导致这些系统性结论的潜在结构性问题,例如在整个系统层面,SDG互联的结构在多大程度上偏向某些SDG。敏感性分析还表明了量化SDG互联网络可能改进的方法,因为敏感性分析能够识别那些能最好地改善2030议程整体结果的网络修改。因此,这指示了为政策制定提供信息的可能性,因为互联网络本身隐含地描述了预计会因一系列现有或拟议未来政策行动而产生的重叠、共同利益和权衡。
Jonathan Dawes(Mon,)研究了这个问题。
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