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Mapping locations for low-carbon autonomous electric passenger ferries: A data-driven analysis of socioeconomic and demographic neighborhood profiles

低炭素自律型電気旅客フェリーの立地マッピング：社会経済・人口統計的近隣プロファイルのデータ駆動分析 (AI 翻訳)

Panick Kalambay, Grant Lipscomb, Jose Sanchez-Sossa, Gauge Frederick Weber, Gian Carlo Tan Obico, Heather Dillon, Michael McCourt, Angela E. Kitali, Jeffrey Walters

Case Studies on Transport Policy📚 査読済 / ジャーナル2026-08-01#EV・輸送経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport
DOI: 10.1016/j.cstp.2026.101946
原典: https://doi.org/10.1016/j.cstp.2026.101946

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、低炭素な自律型電気旅客フェリーの最適な立地を、社会経済・人口統計データを用いてデータ駆動で分析する。地域プロファイルに基づき、導入効果の高い地域を特定し、脱炭素交通への貢献を目指す。

English

This paper uses socioeconomic and demographic data to identify optimal locations for low-carbon autonomous electric passenger ferries. It profiles neighborhoods to pinpoint areas where deployment would have the greatest impact, contributing to decarbonized transport.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の離島・沿岸部交通の脱炭素化に示唆を与える。電気フェリーは地域交通のGXに寄与し、自治体の脱炭素計画や補助金設計に活用可能。

In the global GX context

Contributes to global discourse on decarbonizing maritime transport, aligning with IMO GHG reduction targets and sustainable urban mobility. Offers a data-driven method for siting low-carbon ferry services.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a data-driven framework for siting low-carbon ferry services, useful for transport decarbonization research.

🏢実務担当者:Helps ferry operators and urban planners identify high-impact locations for electric ferry deployment.

🏛政策担当者:Informs regional transport policy and investment decisions for low-carbon maritime infrastructure.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。