Sustainable Development Goals（持続可能な開発目標）（SDGs）に関するFAQ

さまざまな国、機関、研究者による各SDGs内での取り組みの種類について理解できるよう、2020年、2022年、2023年の16の研究分野をSciValにあらかじめ定義しています。 各検索クエリを使用してSciValで事前定義された研究分野を生成し、これにより研究機関が各SDGについて行っている研究の内容を説明し、理解を深めるのに役立てています。

SciValでSDGsを見つけるには：

1. 左パネルにあるResearch Areas（研究分野）に移動します。
2. 「Find existing Research Areas（既存の研究分野を検索）」に「SDG」と入力します。
3. 使用したいものをクリックします。

Overview（概要）では文献数別に上位10の貢献機関を見ることができ、Trends（トレンド）では上位100機関を見ることができますが、地域別に絞り込むこともできます。ある機関のSDGへの貢献を分析したい場合は、以下のステップに従い、Publication Set（出版物セット）を作成します。

1. Trends（トレンド）に「SDG」と入力します。
2. あなたが関心のある機関を見つけます。

   • region（地域）フィルターを使用して機関を見つけます。
3. Scholarly Output（文献数）番号をクリックして、基礎となる出版物を確認します。
4. Publication Set（出版物セット）を作成します。

   • 「Save as Publication Set（出版物セットを保存）」オプションを使用します。
5. これでSDG検索クエリに基づき、Overview（概要）モジュール、Benchmarking（ベンチマーキング）モジュール、Trends（トレンド）モジュールで、その機関のSDGへの貢献をより深く分析することができます。

2023年のSDGsは、Elsevier 2022 SDGマッピングと完全に同じ検索クエリとMLアルゴリズムを使用しており、5つのSDG（SDG 1、4、5、7、14）についてわずかな修正だけが加えられています。これらの場合は、ジャーナル識別子に基づき除外リストを削除することでクエリを短縮しました。これらの除外リストには、SDGsのコアではないジャーナル内のコンテンツを絞り込んで除外するために、何千もの項目が含まれていることが多くありました。

これらのジャーナル除外の効果を再現するために、キーワードセットを使用して、SDGコンテンツに対するジャーナル除外の効果を厳密に模倣し、同時にクエリの全体的なサイズと複雑さを大幅に削減しました。このアプローチに従うことで、ほとんどのSDGで出版物の変更を2パーセント未満に抑えながら、クエリサイズを50%以上削減することができました。

これらの短縮されたクエリには、Scopusでより高速に実行されるというメリットもあり、SDGデータのさらなる分析をより簡単に行うことができます。

Elsevier 2023 SDGマッピングはマッピングの最新バージョンであり、2024 THE Impact Rankings（2024年THEインパクトランキング）で使用されています

検索クエリと手法の詳細は、Digital Commons Dataからダウンロードできます。

2022年のすべてのSDGsは、SDG 3を除き、Elsevier 2021 SDGマッピングと完全に同じ検索クエリとMLアルゴリズムを使用しています。Elsevierは、大学のパートナーと協力して、Covid関連の検索用語をSDG 3「健康と福祉」に追加すべきであることで合意しました。MLアルゴリズムに変更は加えていません。

SDG 3に新しく追加されたCovidクエリにより、Covid関連用語を含む約30万の出版物のうち、19万を少し超える出版物がSDG 3に追加されました。公衆衛生、臨床医学、生物医学研究に焦点を当て、パンデミックが健康研究以外の研究分野（経済、政治など）に与えた影響に関する出版物は除外しました。

検索クエリと手法の詳細は、Digital Commons Dataからダウンロードできます。

2020年に、Elsevierはこれまでのクエリに触発され、Science-Metrixを通じて、出版物をSDGにマッピングする新しいアプローチを開発しました。お客様からのフィードバックを考慮し、各SDGの定義に使用する検索用語の数を大幅に増やしました。その後、それらのクエリは機械学習モデルによって補完されています。ここでは、重要な2つのコンセプトについてご紹介します。それは再現率（Recall）と精度（Precision）です。再現率（Recall）は、専門ジャーナルからの出版物のうち、選択された検索用語によってキャプチャーされる割合のことです。精度（Precision）とは、シードデータセットに含まれる出版物のランダムサンプル中の該当する論文の割合です。機械学習モデルにより、出版物の再現率が約10%向上しました。

この新しいアプローチの結果、「Elsevier 2021 SDG mapping（Elsevier 2021 SDGマッピング）」は、平均して2020年バージョンの2倍の記事をキャプチャし、80%超の精度を確保しています。 また、その他の独立プロジェクトのSDGクエリに対するこのマッピングの一致性が改善されています。Times Higher Educationは、Elsevier 2021 SDGマッピングを2021 Impact Rankings（2021年インパクトランキング）の一部として使用しています。検索クエリ、手法、機械学習コンポーネントの詳細は、Digital Commons Dataからダウンロードできます。

この設計が開始された理由の1つは、University Impact Rankings by SDGs（SDGsによる大学インパクトランキング）opens in new tab/windowで使用するSDG検索クエリの定義について、Times Higher Education（THE）から支援を依頼されたことでした。最初のクエリをたたき台として、Scopusで検索クエリを使用し、返される出版物を確認するといった、レビューと調整が複数回繰り返されました。SDGの各検索クエリに関する手法と結果の詳細についてはMendeleyで無料で公開されておりopens in new tab/window、チームは今後もクエリに関するコミュニティからのフィードバックを歓迎しており、クエリをさらに洗練されたものにしていく予定です。

SDG 17は定量化が非常に困難であるため、それを定義するための適切な検索クエリを見つけることができませんでした。その結果、本リリースには含めないことにしました。もちろん将来的には、パートナーシップがどこで実現したかを特定し、それを定量化する良い方法があるかどうかを検討していく予定です。SDG 17の詳細について国連のサイトをご覧ください。opens in new tab/window

はい、THEのランキングの一部は、「Elsevier 2021 SDGマッピング」、「Elsevier 2022 SDGマッピング」、「Elsevier 2023 SDGマッピング」の手法を使用して、2021年、2022年、2023年初頭にScopusから取得したデータで構成されています。   

Times Higher Education University Impact Rankingsは、国連の持続可能な開発目標（SDGs）に照らして大学を評価する唯一の世界的な実績テーブルです。THE University Impact Rankings（THE大学インパクトランキング）の詳細はこちら。opens in new tab/window