A causal network for strategic foresight of Inclusive Climate Actions through co-creation of Nature-Based Solutions

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

🔬研究者:Demonstrates a novel causal network methodology for evaluating ICAs and NBS in urban systems, with potential for further refinement and empirical validation.

🏢実務担当者:Offers a practical tool for participatory scenario planning and real-time impact assessment in urban climate action workshops.

🏛政策担当者:Supports data-driven urban climate policy by quantifying synergies and trade-offs among multiple ICAs and KPIs.

都市システムは複雑なダイナミクスを示し、相互に関連する環境的、社会的、経済的課題を生み出している。多くの研究はセクター固有の問題に焦点を当てているが、最近のアプローチはシステム思考に基づく包括的な枠組みを通じて都市の複雑性に対処している。この文脈において、インクルーシブ気候アクション（ICAs）は、気候変動を緩和・適応するためだけでなく、社会的・経済的利益をもたらすためにも採用されている。それにもかかわらず、都市システム内におけるICAsの影響はほとんど解明されていない。本研究は、複雑な都市システムに統合された自然基盤ソリューションなどのICAsを通じて都市開発シナリオの共創を促進するために、フォーサイト手法に基づくデジタル意思決定支援ツールを開発する。この手法は、ICAsと事前定義された主要業績評価指標（KPIs）との間の関係を定義する因果ネットワークを構築し、それをデジタル意思決定支援ツールとして運用する。さらに、このネットワークはKPI間の相互関係を定義し、相乗効果とトレードオフを明らかにする。このツールは、ユーザーが選択したアクションによって引き起こされる相対的な変化を、数値的および空間的に推定する。デジタル意思決定支援ツールは推定プロセスを自動化するように設計されており、地域の利害関係者、市民、行政との参加型ワークショップで使用され、選択されたアクションの影響に関するリアルタイム情報を提供することができる。この研究は、DUTが資金提供するGREEN-INCプロジェクトの一部である。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Urban systems exhibit complex dynamics that create interrelated environmental, social, and economic challenges. While most studies focus on sector-specific issues, recent approaches address urban complexity through comprehensive frameworks grounded on Systems thinking. In this context, Inclusive Climate Actions (ICAs) are adopted not only to mitigate and adapt to climate change, but also to deliver social and economic benefits. Nevertheless, the impacts of ICAs within urban systems remain largely unexplored. This study develops a digital decision-support tool based on a foresight methodology to facilitate the co-creation of urban development scenarios through ICAs , such as Nature-based Solutions, integrated within complex urban systems. The methodology constructs a causal network that defines the relationships between ICAs and pre-defined Key Performance Indicators, and operationalizes it as digital decision-support tool. Additionally, the network defines interrelationships among KPIs, highlighting synergies and trade-offs. The tool estimates the relative changes induced by the actions selected by users, both numerically and spatially. The digital decision-support tool is designed to automate the estimation process, and can be used during participatory workshops with local stakeholders, citizens, and public administrations to provide real-time information on the impacts of selected actions. This work is part of the DUT-funded GREEN-INC project.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107674first seen 2026-07-04 04:56:23