本研究探讨了国家如何变得脆弱的问题,并使用了人工智能和机器学习技术来分析多维脆弱性相关数据。研究发现,使用这些技术可以更深入地了解非线性关系和国家脆弱性的不同驱动因素,突出了细微差别和具体情况的重要性。研究还应用于世界上最脆弱的国家之一南苏丹,以分析脆弱性随时间变化的不同方面背后的动态。这些结果可用于改善基金的国家参与战略和该国的努力。
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