Enhancing Canada's sustainable development goals: Leveraging neutrosophic programming for agenda 2030
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Notice bibliographique
Résumé
The study employed neutrosophic programming to optimize Canada's efforts toward achieving the Sustainable Development Goals (SDGs) by 2030. It focused on maximizing GDP and employment while minimizing carbon emissions and electricity consumption. The findings indicated substantial progress in GDP and employment, with GDP projections aligning closely with ARIMA forecast values. However, the optimization results for reducing carbon emissions and electricity consumption were less favorable, as both exceeded the 2030 targets, though slightly below ARIMA forecasts. These outcomes underscore the ongoing challenge of balancing economic growth with environmental sustainability. Neutrosophic programming proved effective in managing uncertainties and imprecise data, particularly in addressing complex, sometimes conflicting objectives like those within the SDGs. Future strategies include advancing greener technologies in high-emission sectors, introducing policy measures such as incentives for renewable energy, stricter emissions regulations, subsidies for green technologies, and increasing investment in sustainable technology research and development. • To develop a neutrosophic programming framework to address uncertainties in Canada's progress toward achieving Agenda 2030 SDGs. • To optimize Canada's contributions towards achieving the SDGs by 2030, focusing on maximizing GDP and employment while minimizing carbon emissions and electricity consumption. • To identify and prioritize key SDG targets in Canada, with a focus on areas requiring immediate attention and resource allocation. • To offer recommendations for designing and implementing sustainable policies aligned with Canada’s Agenda 2030 goals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle