Forecasting location-based event carbon footprints
位置情報に基づくイベント炭素フットプリントの予測 (AI 翻訳)
Valerie I. Grimm, Thomas Bauer
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、イベントの位置情報に基づいて炭素フットプリントを予測する手法を提案している。具体的な方法論や結果は不明だが、イベントの環境影響評価に貢献する可能性がある。
English
This paper proposes a method to forecast carbon footprints of events based on location data. While specific methodology and results are unclear, it may contribute to environmental impact assessment of events.
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、イベント開催時の環境負荷開示が求められる機会が増えており、本手法は自治体や企業のイベント運営におけるカーボンフットプリント算定に応用できる可能性がある。
In the global GX context
Globally, event-related carbon accounting is gaining attention under ESG reporting frameworks. This approach could support organizations in quantifying and disclosing event footprints, aligning with TCFD and CSRD expectations.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Explore the predictive modeling approach for event-level carbon footprints.
🏢実務担当者:Consider using location-based forecasting for event sustainability reporting.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1080/15470148.2026.2709608first seen 2026-08-09 05:14:06
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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。