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Energy sustainability evaluation of 30 provinces in China using the improved entropy weight-cloud model

改良エントロピー重みクラウドモデルを用いた中国30省のエネルギー持続可能性評価 (AI 翻訳)

Hou X.

Ecological Indicators📚 査読済 / ジャーナル2021-07-01#エネルギー転換Origin: CN経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1016/j.ecolind.2021.107657
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85103757004

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、改良エントロピー重みクラウドモデルを用いて中国30省のエネルギー持続可能性を評価する。各省のエネルギー効率、再生可能エネルギー導入、環境影響などを総合的に評価し、地域間の格差を明らかにする。政策立案やエネルギー転換戦略に示唆を与える。

English

This paper evaluates energy sustainability across 30 Chinese provinces using an improved entropy weight-cloud model. It integrates indicators of energy efficiency, renewable energy adoption, and environmental impact to reveal regional disparities. The findings offer insights for policy-making and energy transition strategies.

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

中国の省別エネルギー評価は、日本企業のサプライチェーンにおけるScope 3排出量算定や、中国市場での事業リスク評価に参考となる。特に、再生可能エネルギー調達や省エネ対策の優先地域を特定する際に有用。

In the global GX context

This provincial-level energy sustainability assessment provides a methodological framework applicable to regional energy planning and transition finance. It complements global efforts under TCFD/ISSB by offering a quantitative tool for evaluating sub-national energy performance, relevant for investors and multinational corporations assessing supply chain risks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel application of entropy weight-cloud model for multi-criteria energy sustainability assessment.

🏢実務担当者:Useful for identifying regional energy efficiency and renewable energy opportunities in China for supply chain planning.

🏛政策担当者:Offers a data-driven approach to prioritize provinces for energy transition policies.

🔗 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。