本出版物的内容仅用于信息目的。LSE组从认为是准确和可靠的来源获得了本出版物中包含的所有信息和数据。由于人类和机械错误以及其他因素的可能性,因此提供了“原样”此类信息和数据,而无需任何保证。您理解并同意该出版物并不构成任何性质的建议。在任何情况下,您都不可能依靠本文档的内容,并且应该寻求有关任何特定安全性,投资组合或投资策略的适用性,价值或盈利能力的独立法律,税收或投资建议或意见。我们和我们的分支机构都不应对出版物或任何其他内容中的任何错误,不准确或延误,或您对您所采取的任何行动的任何责任负责。您明确同意您对出版物及其内容的使用均具有您的唯一风险。
到2030年,升级基础设施和改造行业,以使其可持续发展,并提高了资源使用效率,并采用了更大的清洁和环境合理的技术和工业流程,所有国家都按照各自的能力
18。通过合作伙伴关系实现产出的速度为47%,低于60%的目标。数据显示与2022年相比有所下降,尤其是在有效实施与合作伙伴计划的人道主义行动的国家中受到外部因素的阻碍,其中包括大量资金短缺,增加的获取限制以及减少口粮的需求。显着的下降例子包括阿富汗的联合计划(计划的产出的实现下降了13%),乍得(21%)和埃塞俄比亚(11%)。同时,由于粮食安全恶化,这些人道主义行动在需求中升级,导致其他脆弱的人属于综合粮食安全阶段分类阶段第3、4和5。
•持续的降低项目•在Noto Peninsula地震之后提供了救济支持1)捐赠6亿日元2)在受影响地区借出的设备免费收费3)提供了灾难用品(紧急食品等)•北美以前的矿场持续森林造林项目•继续与康明斯公司(智利,秘鲁,秘鲁,南非,澳大利亚)为区域人力资源开发计划提供支持
对于温室气体减少/盈余指标,人均领土温室气体排放的参考曲线是基于包含我们全球覆盖范围的数据。此曲线提供了与人均GDP相对应的温室气体排放的“参考水平”。然后,根据其排放量与与其人均GDP相对应的理论“参考水平”之间的差异来评估特定国家的绩效。结果,一些国家似乎散发出比其“参考水平”(盈余)的发射更多,而另一些国家则散发出(减排)。该结果表示为总排放量的百分比。
本附录包含有关如何在C部分的ESG代码“主题区域A.环境”中收集,计算和报告要求的信息的实用指南。此指南仅用于一般参考。取决于发行人的行业和地理位置的运营位置,它可能是指其他资源。此外,在编译这些KPI的数据时,发行人应考虑其自身的情况,以确定披露的深度和广度,这些披露是重要的,适合其业务。
本论文涵盖了大型制造企业可以如何实施和利用战略目标和关键绩效指标(KPI)来符合循环经济原则(CE),从而改善了可持续性和业务绩效。基于在西门子能源(SE)进行的案例研究,涉及文献研究,访谈研究和焦点小组,提出了一组精心选择的战略循环目标和KPI,以衡量,评估和驱动大型制造业企业中的循环性能。由于论文的野心是为SE以外的有价值的见解,因此专门针对SE的战略循环目标和KPI进一步概括,与学术界和其他大型制造业企业具有普遍相关。企业在给定部门内具有多种关键特征,例如广泛的材料资源流和复杂的价值链,因此战略目标和KPI通过降低维珍材料的依赖性,提高再循环率以及向循环商业模型的过渡来强调材料效率。虽然建议的目标和KPI普遍针对大型制造业企业,但建议各个组织进行内部调查和分析,以进一步量身定制和适应战略目标,并将KPI与特定的企业有关。
为了提高迅速的和程序效率,钱伯斯在钱伯斯实践手册中为某些决策和判断提出了截止日期(第5版)。这些截止日期是反映良好实践的一般建议和准则,这是从法院跨部门的法官的集体经验和专业知识中得出的。在《钱伯斯练习手册》第四版的简介中所述,时间限制设置了“最大周期”,以便采取某些步骤。在各个阶段的诉讼进行的进行是复杂的,所有各方和参与者在确保迅速的情况下发挥了重要作用。
摘要:随着ADTECH行业的发展,它越来越依赖关键绩效指标(KPI)来衡量成功。传统的KPI,例如Ad-Impressions,AD点击率和调查响应,长期以来一直是竞选性能的基准。但是,随着机器学习的兴起(ML)和自动化的兴起,很明显地需要更复杂和预测的KPI。本文介绍了一种新颖的方法,提出了机器学习驱动的KPI,旨在优化收入流并应对诸如AD疲劳,跨设备行为和可访问性等挑战。通过自动化KPI验证并实施高级指标,例如AD可访问性优化,AD疲劳预防指数和跨设备路径效率 - 该论文为实时增强数据驱动的决策提供了创新的框架。这些新的KPI旨在预测最佳的广告策略并提高竞选性能,最终使投资回报率最大化。关键字:关键绩效指标(KPI),自动化,机器学习,ADTECH,收入优化,可访问性,AD