ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
Achieving the Sustainable Development Goals (SDGs) demands systemic transformations rather than isolated interventions. This paper applies an unsupervised neural network clustering technique (self-organizing maps) to cluster 184 countries based on SDG indicator data, employing multiple imputation to address missing values. It examines the extent and patterns of transformative shifts across six transition areas: food systems, energy, digital connectivity, education, welfare and social protection, and environment. By clustering countries based on their performance in 2015 and 2025 separately, the analysis reveals divergent development trajectories and dynamic shifts over the decade. Digital connectivity emerges as the transition with the strongest positive momentum globally, while environmental sustainability shows the most concerning setback. Notably, income level does not predict a country's development trajectory, though it remains a strong driver when channeled through building foundations for change. A domino-like sequence of transitions is evident, with education and digital connectivity serving as foundational catalysts. Investing in education can drive digital transformation, which in turn stimulates progress in environment, energy, and welfare and social protection, ultimately cascading into food system improvements. These findings offer actionable insights for policymakers seeking to identify high-leverage intervention points within the integrated architecture of sustainable development.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 82/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Energy, Environment, Economic Growth · Economic and Technological Innovation · Sustainability and Climate Change Governance
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Arman Bidarbakhtnia · Xian Ji · Dayyan Shayani · United Nations Economic and Social Commission for Asia and the Pacific
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง