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没有任何国家实现所有17个联合国可持续发展目标
在2015年，联合国成员国采用了可持续发展目标，目的是实现“人民和地球的和平与繁荣”，但国际研究人员说，在2030年目标日期之前，没有人能够达到目标。在2030年的目标日期之前，没有人生活在贫困，性别平等，负担得起的，负担得起的能量，可负担和清洁的行动中，可能会逐步发展，可能会不断地努力，授权的态度可能不断变化。团队说，有些目标是协同起作用的，但是，另一些目标可能会有权衡。但是，当国家根据地理，文化和社会经济因素分组时，不同的群体似乎正在取得不同的目标。研究人员呼吁采用一种新的系统性方法，以实现特定于地区的17个目标，并说明目标之间的复杂联系。
来源:Scimex在2015年，联合国成员国采用了可持续发展目标，目的是实现“人民和地球的和平与繁荣”，但国际研究人员说，在2030年目标日期之前，没有人能够达到目标。在2030年的目标日期之前，没有人生活在贫困，性别平等，负担得起的，负担得起的能量，可负担和清洁的行动中，可能会逐步发展，可能会不断地努力，授权的态度可能不断变化。团队说，有些目标是协同起作用的，但是，另一些目标可能会有权衡。 但是，当国家根据地理，文化和社会经济因素分组时，不同的群体似乎正在取得不同的目标。研究人员呼吁采用一种新的系统性方法，以实现特定于地区的17个目标，并说明目标之间的复杂联系。
期刊/会议：PLOS ONE
日记/会议：研究：论文
研究： 纸组织/S：墨西哥墨西哥大学的NacionalAutónoma
组织/S：媒体版本
来自：PLOS
没有任何国家实现所有17个联合国可持续发展目标
机器学习研究突出了可能影响目标2030年目标努力的因素
A new analysis reveals complex linkages among the United Nations’ (UN’s) 17 Sustainable Development Goals—which include such objectives as gender equality and quality education—and finds that no country is on track to meet all 17 goals by the target year of 2030. Alberto García-Rodríguez of Universidad Nacional Autónoma de México and colleagues present these findings in the open-access journal PLOS One on March 12, 2025。
plos One为了加深理解，García-Rodríguez及其同事将一套机器学习工具应用于20年以上的连续数据，分析了从231个未指定的进步指标得出的总分，该指标朝着107个国家的可持续发展目标以及GDP数据以及GDP数据提供。