GX・脱炭素 論文ハブ

論文・プレプリント

arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。

要約は 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に基づいて行ってください。

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言語:全言語🇯🇵 日本語🌍 英語
種別:全種別プレプリントジャーナル学会データセットレポート
並び:新着順AI 関連度順閲覧数順

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プレプリント🌍 EN🌍 GlobalSSRN#開示インフラ

Submission to the Canadian Sustainability Standards Board (CSSB ...

カナダ・サステナビリティ基準審議会(CSSB)への提出書類

(著者不明)

本稿はカナダ・サステナビリティ基準審議会(CSSB)への提出書類であり、サステナビリティ開示基準の策定に関する意見や提案をまとめたもの。具体的な内容は不明だが、TCFDやISSB基準との整合性が議論されている可能性が高い。

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プレプリント🌍 ENSSRN#AI×ESG

Artificial Intelligence for Forest Carbon Accounting: A Scoping ...

森林炭素会計のための人工知能:スコーピングレビュー

(著者不明)

本論文は、森林炭素会計における人工知能(AI)の適用可能性を体系的にレビューする。AI技術(機械学習、リモートセンシング等)が森林炭素ストックの推定精度向上やモニタリング効率化に貢献する可能性を示す。同時に、データ不足やモデルの解釈可能性などの課題も指摘する。

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プレプリント🌍 ENSSRN#炭素会計

Multi-Counting in Scope 1, 2, and 3 Upstream Emissions

(著者不明)

本論文は温室効果ガス(GHG)排出量の算定において、スコープ1、2、3間および企業間で発生する多重計上の問題を分析する。特に上流排出のダブルカウントが企業の排出量報告や削減目標の信頼性に与える影響を論じ、正確な算定手法の重要性を指摘する。

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プレプリント🌍 EN🌍 GlobalSSRN#気候金融

Private Climate Governance of Finance: "Net Zero" Prospects and ...

金融の民間気候ガバナンス:「ネットゼロ」の展望と...

(著者不明)

本論文は、金融機関による自主的なネットゼロコミットメント(例:NZBA、GFANZ)の実効性と課題を分析。規制ではなく民間主導の取り組みが気候目標達成に果たす役割を批判的に検討。日本の金融機関にも示唆を与える。

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プレプリント🌍 ENSSRN#開示インフラ

A Blockchain-based Greenhouse Gas Emission Tracking System ...

ブロックチェーンベースの温室効果ガス排出追跡システム

(著者不明)

本論文は、ブロックチェーン技術を活用した温室効果ガス(GHG)排出追跡システムを提案する。このシステムは、排出データの透明性、改ざん防止、および自動検証を実現し、企業や規制当局が信頼性の高い排出情報を共有・監査することを可能にする。カーボンクレジットの追跡やサプライチェーン排出管理への応用が期待される。

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プレプリント🌍 EN🌍 GlobalSSRN#気候金融

Climate Change and Financial Markets: A Review of the Literature

気候変動と金融市場:文献レビュー

(著者不明)

本レビューは、気候変動が金融市場に与える影響に関する既存研究を網羅的にまとめている。気候リスクの資産価格への組み入れ、グリーンファイナンス、トランジションファイナンスの進展、及び規制動向について議論する。

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プレプリント🌍 EN🌍 GlobalZenodo2026#EV・輸送DOI

ELECTRIC VEHICLES: DEVELOPMENT AND EVOLUTION

電気自動車: 開発と進化

Azizov Shavkat Abdurakhmanovich Professor, Karshi State Technical University

この論文は、19世紀の実験段階から21世紀の高度な交通システムに至る電気自動車(EV)の歴史的発展と技術的進化を検討している。主要な技術的マイルストーン、経済的要因、環境的動機を分析し、バッテリー技術革新、充電インフラ拡大、再生可能エネルギーとの統合などの現在の傾向を議論する。EVが持続可能な交通と低炭素経済への移行において重要な役割を果たすと結論付けている。

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プレプリント🌍 ENZenodo2026#AI×ESGDOI

AI-FORECASTED TECHNO-ECONOMIC AND ENVIRONMENTAL ASSESSMENT OF BIOGAS, METHANE (CH₄), HYDROGEN (H₂), AND ELECTRICAL POWER GENERATION AT A DAIRY FARM IN AL-DHLAIL, ZARQA, JORDAN

AIで予測されたヨルダン・アル・ダレイルの酪農場におけるバイオガス、メタン、水素、および発電の技術経済的・環境アセスメント

Habes Ali Khawaldeh, Moath Bani Fayyad, Mohammad Al-Smairan, Wasseem Al Rousan and Omar Alnhoud

この論文は、ヨルダンの中小規模の酪農場向けに固定ドーム型バイオガスプラントを設計し、技術経済的・環境的評価とLSTMによるAI予測を行った。4年の回収期間、約0.093USD/kWhの均等化発電原価、年間28.46トンのCO2削減を示した。AIモデルは2025~2035年の性能を予測し、生産量の増加を予測した。地域全体に拡大すれば年間21.6GWhの発電と7,115トンのCO2削減が可能。

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