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Community-Based Recyclable Waste Segregation for Sustainable Waste Management under the Low-Carbon Community: A Case Study of the Saleng Delivery Program in Saensuk Municipality, Chonburi, Thailand

低炭素コミュニティにおける持続可能な廃棄物管理のためのコミュニティベースのリサイクル可能廃棄物分別：タイ、チョンブリー県セーンサック市サレン配達プログラムの事例研究 (AI 翻訳)

Rutaichanok Poopuang, Nisakorn Wiwekwin, Sarinporn Saithong, Siwapa Sirijamorn, Bhuvaneswari Kandasamy, Pitsanu Pannaracha, Taddao Pahasup‐anan, Kowit Suwannahong

Environmental Challenges📚 査読済 / ジャーナル2026-08-01#その他対象セクター: waste_management
DOI: 10.1016/j.envc.2026.101603
原典: https://doi.org/10.1016/j.envc.2026.101603

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、タイのサレン配達プログラムを事例に、コミュニティベースの廃棄物分別が低炭素社会の構築にどのように貢献するかを検討する。地域住民の参加を通じたリサイクル促進が、廃棄物削減と温室効果ガス排出削減につながる可能性を示す。

English

This paper examines a community-based recyclable waste segregation program in Thailand, the Saleng Delivery Program, as a case study for sustainable waste management under a low-carbon community framework. It likely explores how local participation in recycling contributes to waste reduction and greenhouse gas emission mitigation.

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

日本の自治体や企業にとって、地域コミュニティ主導の廃棄物分別は、Scope 3排出量削減や循環経済への移行の参考となる。特に、廃棄物処理の上流工程での住民参加は、日本の3R政策と親和性が高い。

In the global GX context

This case study offers insights for global waste management and low-carbon community initiatives, particularly in emerging economies. It aligns with international efforts to integrate circular economy principles into climate action, complementing frameworks like the Paris Agreement and SDGs.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a case study on community-based waste segregation and its link to low-carbon development.

🏢実務担当者:Municipalities and waste management companies can learn from the Saleng Delivery Program model.

🏛政策担当者:Useful for designing community engagement strategies in waste management and climate policy.

🔗 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。