项目:“生物多样性主流为部门政策和实践,并加强了黑山中的生物多样性热点的保护”职位:提高黑山的保护区系统的有效性:加强法律和政策框架和政策框架和制度性的方法,“通过“在7月20日”中学习“通过“完成”的位置:14年7月20日:14 th in the Shocking:14 the the intig:14 the the intig:14 thement:14 th in the intig:14 th in:项目“生物多样性主流为部门政策和实践,并加强黑山的生物多样性热点的保护”在地理上专注于黑山的关键生物多样性领域(KBAS),并包括各种类型的干预措施,并包括生态系统保护和涉及生产行业,并与生产行业合作,例如旅游业和森林。拟议项目的组件1涉及与保护区(PAS)遗产和未受保护的生物多样性热点相关的管理约束。该项目将提供改进的试点PA的管理,以确保遵守国际要求,准则和最佳实践,以保护KBA和其他国际生物多样性热点内有价值的生物多样性。通过空间规划工具,该项目将促进PA之外有价值和威胁性生物多样性保护的具体解决方案。组件2针对PAS外部和KBA附近的生产景观,该项目将通过主流生物多样性友好的实践来解决对生物多样性的部门威胁,并调整对旅游业,农业和林业的部门发展方案,以考虑对生物的潜在影响。
员工,国家发展计划部环境局/巴计划(代表Priyanto Rohmattullah先生,国家发展规划部环境总监/Bappenas)2。圣lestari Yuana(铅
我们研究了按需自动移动性(AMOD)系统中的车辆派遣,在该系统中,Central操作员将车辆分配给客户要求或拒绝这些车辆以最大化其总利润。最近的方法使用多代理深入强化学习(MADRL)来衡量可扩展但性能的算法,但基于本地奖励的训练代理,这会扭曲对系统范围的利润的奖励信号,从而导致较低的绩效。因此,我们提出了一种新型的基于全球奖励的MADRL算法,用于在AMOD系统中派遣车辆,该算法通过向代理商分配奖励,以利用反面基线的代理来解决训练有素的代理商与运营之间的现有目标冲突。与具有本地奖励的状态MADRL算法相比,我们的算法在现实世界数据的各种环境上显示了统计学上的显着改进。我们进一步提供了结构性分析,表明全球奖励的利用可以改善隐式车辆的平衡和需求预测能力。可以在https://arxiv.org/abs/2312.08844上找到我们论文的扩展版本,包括附录。我们的代码可从https:// github获得。com/tumbais/gr-madrl-amod。关键字:多学科学习,学分分配,深入强化学习,自主性按需
• 部分解释了趋势 • 拟议开发项目的位置 – (例如靠近 PA) • 电力子行业 – 没有观察到差异 • 项目资助者 • 咨询(团队) • EIA 报告长度
表 1 总体研究问题和子问题 ...................................................................................................... 5 表 2 GESI 主流化的基本要素和常用方法 ...................................................................................... 8 表 3 第 2 阶段的 BEK 计划样本 ...................................................................................................... 11 表 4 第 3 阶段深入案例研究的样本 ............................................................................................. 12 表 5 深入案例研究的初始样本量 ............................................................................................. 12 表 6 BEK 项目组合中的 GESI 目标工作 ............................................................................................. 52 表 7 对 BEK 的建议 ............................................................................................................................. 68 表 8 第 1 阶段全球文献综合的文件样本 ............................................................................................. 74 表 9 用于识别全球文献的搜索术语 ............................................................................................. 77 表 10 第 1 阶段全球文献综合的文件样本 ............................................................................................. 77 表 11 全球文献样本中的重点领域 ............................................................................................. 80 表 12 评估主要研究的质量........................................................................................... 81 表 13 个别研究的质量评级 .......................................................................................................... 81 表 14 证据质量 .......................................................................................................................... 82 表 15 第 2 阶段的最终 BEK 计划样本 ............................................................................................. 83 表 16 第 2 阶段审查的文件清单 ...................................................................................................... 84 表 17 深度案例研究的主要和次要抽样标准 ............................................................................. 88 表 18 第 3 阶段深度案例研究的最终计划样本 ............................................................................. 89 表 19 第 3 阶段深度案例研究的初始样本量 ............................................................................. 90 表 20 第 3 阶段的受访者名单 ............................................................................................. 90 表 21 深度案例研究的最终样本量 ............................................................................................. 93 表 22 遵守道德原则 ............................................................................................................. 97 表 23 研究项目期间的利益相关方参与................................................ 101 表 24 研究传播计划 ......................................................................................................103 表 25 这些建议如何与全球文献和 BEK 项目联系起来 ...................................................................................... 106 图 1 GESI 主流化框架 ...................................................................................................................... 7 图 2 研究方法概述 ...................................................................................................................... 9 图 3 BEK 项目中的 GESI 主流化 ...................................................................................................... 14 图 4 BEK 项目中的领导力和问责制 ...................................................................................... 17 图 5 BEK 项目中的能力和文化 ...................................................................................................... 27 图 6 BEK 项目中的结果和适应性 ...................................................................................................... 42 图 7 研究项目的组织结构图 ............................................................................................................. 100 图 8 道德墙小组 ............................................................................................................................. 116
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津巴布韦基础设施发展银行(“IDBZ”/“银行”)是一家国家发展金融机构 (DFI),负责基础设施发展和融资,由津巴布韦政府于 2005 年通过国会法案《津巴布韦基础设施发展银行法案》[第 24:14 章]成立。IDBZ 是作为当时的津巴布韦开发银行的继任机构成立的。该银行是国家加速基础设施发展努力的核心,是津巴布韦可持续和包容性社会经济转型的支柱。在过渡稳定计划 (TSP)、2030 愿景和可持续发展目标 (SDG) 的指导下,该银行主要关注以下被视为可持续和包容性社会经济发展推动因素的高影响力行业:
在空间或基于主题的计划和编程的情况下,海上筛查还应考虑社会影响,而战略环境和社交3影响评估(SESIA)应应用于确定社会环境的影响并设想必要的缓解和/或薪酬措施。这是建立在一种多学科方法的基础上,该方法结合了评估基于成本/利益比率的行动的经济方面,以及与其实施相关的环境和社会后果。尤其是,它允许环境和社会问题系统地与相关行动的政策,法规和计划,项目开发和绩效中的经济问题系统融合在一起。应该强调的是,从技术上讲,海洋不是一个程序,而是一种集成到公共当局的普通编程和规划程序中的工具。海不能取代EIA。实际上,从本质上讲,海洋不需要授权过程,而是在特定的监管框架以及社会,经济和环境环境中支持和协助公共机构的决策。海由两个部分组成:范围研究和一项海上研究。
摘要:能源转型为本地弹性能源供应对于能源安全至关重要。气候变化和经济崩溃的威胁是迫使社会减少对化石燃料依赖的原因。小规模解决方案有望更具可持续性,因为大规模集成网络具有复杂性和难以察觉的脆弱性,从而产生系统风险。本文介绍了对波兰商学院学生样本(N = 205)进行实证研究的结果,研究了世界观对于选择能源转型方案(本地解决方案与大规模解决方案)的重要性。世界观在这里由主流社会范式表示(在本研究的目的中定义为相信自由民主、自由市场和技术发展可以解决所有类型的问题)。本研究解决了两个研究问题:(1)对能源转型方案的偏好是否存在差异?(2) 坚持主流社会范式是否决定了能源转型情景的选择?结果显示,人们更倾向于非合作解决方案(个人家庭解决方案和大规模解决方案),而没有发现与主流社会范式所代表的世界观有显著关系。结果表明,对个人和大规模解决方案的偏好可能更多地受到制度因素的影响,而不是个人世界观的影响。政策含义是,社会政治制度的变化和加强地方治理可能是可持续能源转型的先决条件。