Strategic frameworks for carbon emission mitigation
炭素排出削減のための戦略的フレームワーク (AI 翻訳)
J. Merlin Rosia
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、二酸化炭素排出削減の重要性と、炭素取引制度がもたらす不平等を指摘。LSTMモデルを用いたGDPセクター別のCO2予測を提案し、政府政策による排出削減フレームワークを提示。AI活用の政策立案ツールの必要性を強調している。
English
This paper highlights the necessity of CO2 mitigation and the inequality exacerbated by carbon trading. It proposes an LSTM-based forecasting model for GDP sectors and a framework for government policies to reduce emissions, emphasizing the need for AI-enabled planning tools for monitoring and risk management.
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
日本ではカーボンプライシングやGX推進政策が議論される中、本論文はAIを用いた排出予測と政策立案支援の枠組みを提供。データ駆動型の政策立案に参考となる。
In the global GX context
This paper contributes to global climate policy by addressing inequalities in carbon trading and demonstrating how machine learning can support sectoral emission forecasting and policy optimization, relevant for just transition discussions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a methodological framework integrating LSTM forecasting with policy analysis for carbon mitigation.
🏢実務担当者:Offers a model for companies to forecast emissions and align with policy-driven reduction targets.
🏛政策担当者:Highlights the need for AI-based tools to design and monitor equitable carbon reduction policies.
📄 抄録（日本語訳）
二酸化炭素排出量の削減は、地球温暖化を防ぎ、低炭素経済を促進するために不可欠である。気候変動の主な原因は二酸化炭素排出である。二酸化炭素排出量の増加により、異常気象、海面上昇、極地の氷床や氷河の融解といった問題が生じている。気候変動は、特にCO2排出量の制限という点において、人類が持続可能な開発目標の達成を目指す上で直面する最大の課題の一つであることはよく知られている。この排出量の大幅な増加は、人口増加の圧力、エネルギー消費、工業化と都市化、技術開発、経済成長など様々な理由により、2000年から2026年にかけて継続的に発生している。高所得国と低所得国は、緩和能力と排出量の両方において乖離している。したがって、炭素取引制度は富裕国に有利に働き、貧困国がほとんどまたは全く利益を得られないまま、不平等を悪化させる。CO2排出量を削減するためのセクターを管理するために、我々はすべてのGDPセクターにおいて、LSTMベースのCO2予測モデルなどの機械学習アルゴリズムを使用する。本研究は、政府の政策を通じてGDPセクターにおける二酸化炭素排出量を削減するための枠組みを提案する。また、本研究は、政策立案者が政策を策定する前に炭素排出量を考慮すべきであり、監視、システム最適化、およびリスク管理のためにAI対応の計画ツールが必要であることを強調している。
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。
📄 Abstract（原文）
Carbon dioxide emission mitigation is more essential to prevent global warming and to promote a low-carbon economy. The primary source of climate change is carbon dioxide emissions. Due to the increase in carbon dioxide emission the problems arises are extreme changes in weather, rise of sea level, melting of polar ice caps, and glaciers. It is well known that climate change is one of the greatest challenges humanity faces as it strives to achieve sustainable development goals, especially in terms of limiting CO2 emissions. This significant rise of emissions continually occurs from 2000 to 2026 for various reasons, such as the pressure of population growth, energy consumption, industrialization and urbanization, technological development and economic growth. High- and low-income countries diverge both in capacity to mitigate and emissions produced. A carbon trading system, therefore, bestowes favour on rich nations and exacerbates inequalities with poor countries benefiting little or not at all. To have control over the sectors to reduce the CO2 emission, we use a machine learning algorithm, such as an LSTM-based CO2 forecasting model, in all the GDP sectors. The research suggests a framework to reduce carbon dioxide emissions in GDP sectors through Government policies. This research also highlights that policy-makers should consider carbon emissions before framing a policy, and an AI-enabled planning tool is necessary for monitoring, system optimisation, and risk management.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s43621-026-03247-0first seen 2026-05-15 17:29:25 · last seen 2026-05-25 04:30:59
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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。