Editorial Q1
Data science approaches for sustainable development
Serena Strazzullo (Strazzullo, S.); Paulo Cortez (Cortez, P.); Sérgio Moro (Moro, S.);
Título Revista
Expert Systems
Ano (publicação definitiva)
2024
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
Mais Informação
Web of Science®

N.º de citações: 0

(Última verificação: 2025-12-05 01:52)

Ver o registo na Web of Science®

Scopus

N.º de citações: 0

(Última verificação: 2025-11-26 14:47)

Ver o registo na Scopus

Google Scholar

N.º de citações: 0

(Última verificação: 2025-11-28 00:37)

Ver o registo no Google Scholar

Esta publicação não está indexada no Overton

Abstract/Resumo
In today's fast-evolving world, the intersection of technological innovation and sustainable development has emerged as a beacon of hope for addressing global challenges. The application of data science in this context represents a powerful and transformative force, amplifying our capabilities to navigate complex societal and environmental issues. This Special Issue of Expert Systems on ‘Data Science for Sustainable Development’ is a testament to the dynamic and promising fusion of these disciplines. This last analysis examines how data science tools contribute to achieving the objectives established in September 2015 by the United Nations General Assembly, UN, within the document known as the 2030 Agenda for Sustainable Development. The objective of the Agenda is to achieve a level of growth for all countries, such as guaranteeing a sustainable future, through objectives that can be summarized in three main groups, namely the environmental, economic, and social, in the perspective of the protection of the planet. These are ambitious objectives that require adopting measures aimed at their fulfilment. The governments of the G20 were the first to represent the forerunners for the realization of this development. Given the interdisciplinary nature of data science, this can be applied to the implementation and monitoring of the achievement of the 17 objectives. The latter includes methods of collection, pre-processing, extraction of meaning/useful characteristics, methods of data exploration and predictive models.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Outras Ciências Sociais - Ciências Sociais

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência_Iscte a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.