Navigating India’s path to sustainable development goals: optimization and forecasting approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Sustainable Development Goals (SDGs) outlined in Agenda 2030 provide a global framework for achieving sustainable and inclusive growth. This study examines India’s progress toward these goals and proposes innovative solutions using forecasting and optimization modeling. The research focuses on balancing economic development—primarily measured through GDP growth—sustainability, and employment, which are central to India’s sustainable development challenges. To achieve this, we adopt a lexicographic goal programming framework, structuring the decision-making process into four hierarchical levels. The most critical goal is prioritized first, ensuring that decisions are made sequentially from the highest to the lowest priority. This approach allows for a structured evaluation of India’s development across key sectors such as agriculture, mining, trade, and construction. Beyond assessment, the study offers practical, data-driven solutions to accelerate SDG progress. A numerical example is presented to demonstrate the applicability of the proposed methodology, and the results are compared with fuzzy goal programming to validate the effectiveness of the approach. By integrating a structured decision-making framework with optimization techniques, this research provides context-aware strategies to align India’s economic, environmental, and social objectives. The findings contribute to informed policymaking, offering actionable insights to drive a more equitable, prosperous, and sustainable future by 2030.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».