← 論文一覧に戻る

A biocultural pathway to carbon-negative schools: A neurocognitive-validated framework integrating heritage preservation and energy innovation

カーボンネガティブスクールへの生物文化経路：文化遺産保存とエネルギー革新を統合する神経認知検証済みフレームワーク (AI 翻訳)

Yue Lyu

Building Engineering📚 査読済 / ジャーナル2026-03-29#エネルギー転換Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.59400/be4020
原典: https://ojs.acad-pub.com/index.php/BE/article/download/4020/1763
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、生物文化的遺産保存と深い脱炭素化を両立するため、神経認知・文化的エントロピーフレームワーク（LSF）を提案。明代の煉瓦組積をロボットで再現し、文化エントロピー偏差ΔH=0.03ビットを達成。BIPV発電量11.3%向上、扁桃体活性化21.3%増加、照明エネルギー消費62.1%削減。中国初のGB/T 51350-2019クラスIキャンパスで実証し、正味カーボン強度−14.24 kgCO₂e/m²/年を達成。亜熱帯湿潤地域への転用指標Ψ=0.89。

English

This study proposes a neurocognitive-cultural entropy framework (LSF) to reconcile deep decarbonization with biocultural heritage preservation. By robotically replicating Ming-era masonry, it achieves minimal cultural entropy deviation (ΔH=0.03 bits). The framework boosts BIPV yield by 11.3%, increases amygdala activation by 21.3%, and reduces lighting energy use by 62.1%. Deployed at China's first GB/T 51350-2019 Class I campus, it attains a net-negative carbon intensity of -14.24 kgCO₂e/m²/yr. With a transferability index of 0.89 across humid subtropical zones, it offers a replicable blueprint for 1.2 million schools globally.

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

日本の学校建築や文化財保存建築物での脱炭素改修に応用可能。特に、伝統的木造建築と現代の省エネ技術の融合に課題を抱える日本にとって、本フレームワークは文化的価値を損なわずにカーボンネガティブを達成する方法論を提供する。SSBJやZEB基準の強化にも寄与する可能性がある。

In the global GX context

This framework addresses a key global challenge: decarbonizing public buildings while preserving cultural heritage. Its demonstrated net-negative performance surpasses leading benchmarks like Brattørkaia Powerhouse and NUS SDE 1&3, making it relevant for ISSB-aligned climate transition plans and net-zero building policies. The replicability index (Ψ=0.89) suggests adaptability to humid subtropical climates worldwide, including parts of Japan, China, and the US.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The LSF framework provides a novel methodology for integrating heritage preservation with decarbonization, validated through neurocognitive metrics and transferability analysis.

🏢実務担当者:This offers a replicable blueprint for school building retrofits that achieve net-negative carbon while respecting cultural heritage, with clear performance data and risk mitigation strategies.

🏛政策担当者:The results support policies that prioritize biocultural approaches to decarbonization, demonstrating that carbon-negative public buildings are feasible without sacrificing heritage.

📄 抄録（日本語訳）

半都市部の公共建築物は、深い脱炭素化と生物文化遺産の保存を両立させるという重大な課題に直面しており、このジレンマは地方の電力網の脆弱性と行動上の障壁によって悪化している。本研究は、この矛盾を解決するために、神経認知-文化エントロピーフレームワーク（局所性-小規模-柔軟性（LSF））を先駆的に導入する。LSFは、明代の組積造をロボット技術で再現することにより、前例のない相乗効果を確立し、最小の文化エントロピー偏差（ΔH = 0.03 bits, p < 0.001）—これは遺産特徴の伝達における情報損失を定量化する指標であり、値が低いほど真贋性が高いことを示す—と高い構造的類似性（Structural Similarity Index Measure (SSIM) = 0.93）を達成する。このフレームワークは二つの突破口をもたらす：(1) 生物文化-エネルギー変換：遺産最適化された光子ベクトルは、建築一体型太陽光発電（BIPV）の収量を11.3%向上させ、同時に扁桃体の活性化を21.3%増加させ（t(31) = 4.2）、これは照明エネルギー使用強度（EUI）の62.1 ± 0.8%削減と相関する（r = 0.82）。(2) システム的非加法性：Γ = −35.9 ± 0.07%（p < 0.001）の相乗係数が、AI駆動型再生可能エネルギー（1.29 GWh·yr−1、国家基準値を61 ± 3%上回る）と循環型材料システム（1,200トンの産業副産物による60.5 ± 2.0%の体化炭素削減）を統合する。中国初のGB/T 51350-2019クラスIキャンパス（18,700 m2）に導入されたLSFは、正味負の炭素強度 −14.24 kgCO₂e·m−2·yr−1 を達成する。この性能は、電力網の回復力においてBrattørkaia Powerhouse（−8.7 kgCO₂e·m−2·yr−1）を上回り、EUI削減（85.3%対80%）においてシンガポール国立大学（NUS SDE）1&3の建物を上回る。湿潤亜熱帯地域における転用可能性指数Ψ = 0.89を有し、この研究は世界中の120万の半都市部学校に再現可能な青写真を提供し、文化的景観を炭素負の文明触媒へと変革する。

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）

Semi-urban public buildings face a critical challenge in reconciling deep decarbonization with biocultural heritage preservation, a dilemma exacerbated by rural grid fragility and behavioral barriers. This study pioneers a neurocognitive-cultural entropy framework (Locality-Small Scale-Flexibility (LSF)) to resolve this conflict. The LSF establishes unprecedented synergies by robotically replicating Ming-era masonry, achieving minimal cultural entropy deviation (ΔH = 0.03 bits, p < 0.001)—a metric quantifying information loss in heritage feature transfer, where lower values indicate higher authenticity—and high structural similarity (Structural Similarity Index Measure (SSIM) = 0.93). The framework delivers dual breakthroughs: (1) Biocultural-Energy Transduction: Heritage-optimized photon vectors elevate building-integrated photovoltaics (BIPV) yield by 11.3%, while evoking a 21.3% increase in amygdala activation (t(31) = 4.2) that correlates with a 62.1 ± 0.8% reduction in lighting energy use intensity (EUI) (r = 0.82). (2) Systemic Non-Additivity: A synergy factor of Γ = −35.9 ± 0.07% (p < 0.001) integrates AI-driven renewables (1.29 GWh·yr−1, exceeding national thresholds by 61 ± 3%) and circular material systems (60.5 ± 2.0% embodied carbon reduction via 1,200 t of industrial byproducts). Deployed at China's first GB/T 51350-2019 Class I campus (18,700 m2), the LSF attains a net-negative carbon intensity of −14.24 kgCO₂e·m−2·yr−1. This performance surpasses the Brattørkaia Powerhouse (−8.7 kgCO₂e·m−2·yr−1) in grid resilience and the buildings at the National University of Singapore (NUS SDE) 1&3 in EUI reduction (85.3% vs. 80%). With a transferability index of Ψ = 0.89 across humid subtropical zones, this work provides a replicable blueprint for 1.2 million semi-urban schools globally, transforming cultural landscapes into carbon-negative civilization catalysts.

🔗 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。