← 論文一覧に戻る

複雑性のパラドックス:持続可能なエネルギー転換における技術革新、ネットワーク動態、空間的公正

The Complexity Paradox: Technological Innovation, Network Dynamics, and Spatial Justice in Sustainable Energy Transitions (原題)

Academians Publishers

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)📚 査読済 / ジャーナル2026-09-20#エネルギー転換対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.22855083
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.22855083

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、持続可能なエネルギー転換における技術革新とネットワーク動態が空間的公正に与える影響を「複雑性のパラドックス」という視点から分析する。技術導入が進むほど地域間格差が拡大しうる逆説的メカニズムを検討し、公正な転換設計の条件を探る。要旨が入手できないため、詳細な実証手法や結論は不明である。

English

This paper examines how technological innovation and network dynamics shape spatial justice in sustainable energy transitions, framed through a 'complexity paradox.' It explores the counterintuitive possibility that advancing technology can widen regional disparities, probing conditions for equitable transition design. No abstract is available, so methods and findings remain unclear.

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

日本では地域間のエネルギー格差(都市部と地方、再エネ適地と需要地)がGX政策の重要論点であり、公正な転換(just transition)の議論はSSBJ開示や地域脱炭素政策とも接続しうる。ただし要旨不在のため、日本の実務への具体的示唆は限定的である。

In the global GX context

Globally, spatial justice and just-transition concerns are increasingly embedded in climate disclosure and transition-finance frameworks (e.g., EU taxonomy social safeguards, ISSB's broader stakeholder lens). This paper could inform how disclosure regimes account for distributional effects of energy transition, though the missing abstract limits assessment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Energy transition and just-transition scholars may find the complexity-paradox framing useful for modeling distributional outcomes of technology diffusion.

🏛政策担当者:Policymakers designing regional decarbonization incentives should note the risk that technology-driven transitions can deepen spatial inequality.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。

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。