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Application of artificial intelligence in efficiency measurement
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Abstract(s)
This study evaluates the efficiency of OECD countries in achieving 14th Sustainable Development Goal - "Life underwater". Using a comprehensive model that integrates data analysis, Data Envelopment Analysis (DEA) models, and Artificial Neural Networks (ANN), the research focuses on marine resource management, specifically analyzing the impact of support to the fisheries sector on environmental indicators. The results reveal significant variations in efficiency between OECD countries, with Sweden systematically occupying the lowest position. Correlation analysis identifies support for sectoral services as crucial, suggesting that reducing support to the fisheries sector could increase the efficiency of marine conservation. The integrated DEA-ANN approach provides a customizable framework for assessing marine sustainability, offering valuable information for policymakers and stakeholders. Future research should extend the analysis to more countries, refine the model based on regional characteristics, and explore temporal dynamics for a comprehensive understanding of 14th SDG implementation.
Este estudo avalia a eficiência dos países da OCDE na concretização do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 14 - "Vida debaixo de água". Utilizando um modelo abrangente que integra a análise de dados, modelos de Análise de Envoltória de Dados e Redes Neurais Artificiais, a investigação centra-se na gestão dos recursos marinhos, analisando especificamente o impacto do apoio ao sector das pescas nos indicadores ambientais. Os resultados revelam variações significativas de eficiência entre os países da OCDE, com a Suécia a ocupar sistematicamente a posição mais baixa. A análise de correlação identifica o apoio aos serviços sectoriais como crucial, sugerindo que a redução do apoio ao sector das pescas poderia aumentar a eficiência da conservação marinha. A abordagem integrada DEA-ANN fornece um quadro personalizável para a avaliação da sustentabilidade marinha, oferecendo informações valiosas para os decisores políticos e as partes interessadas. A investigação futura deve alargar a análise a mais países, aperfeiçoar o modelo com base nas características regionais e explorar a dinâmica temporal para uma compreensão abrangente da implementação do ODS 14.
Este estudo avalia a eficiência dos países da OCDE na concretização do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 14 - "Vida debaixo de água". Utilizando um modelo abrangente que integra a análise de dados, modelos de Análise de Envoltória de Dados e Redes Neurais Artificiais, a investigação centra-se na gestão dos recursos marinhos, analisando especificamente o impacto do apoio ao sector das pescas nos indicadores ambientais. Os resultados revelam variações significativas de eficiência entre os países da OCDE, com a Suécia a ocupar sistematicamente a posição mais baixa. A análise de correlação identifica o apoio aos serviços sectoriais como crucial, sugerindo que a redução do apoio ao sector das pescas poderia aumentar a eficiência da conservação marinha. A abordagem integrada DEA-ANN fornece um quadro personalizável para a avaliação da sustentabilidade marinha, oferecendo informações valiosas para os decisores políticos e as partes interessadas. A investigação futura deve alargar a análise a mais países, aperfeiçoar o modelo com base nas características regionais e explorar a dinâmica temporal para uma compreensão abrangente da implementação do ODS 14.
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Keywords
Efficiency Artificial neural networks Data envelopment analysis OECD countries Marine sustainability Eficiência Redes neuronais artificiais Análise envoltória de dados Países da OECD Sustentabilidade marítima
Pedagogical Context
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