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炭素の時間価値

The Time Value of Carbon (原題)

Larry Strain

Figshareジャーナル2026-08-24#炭素会計Origin: US経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.6084/m9.figshare.33106805
原典: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33106805

🤖 gxceed AI 要約

日本語

建築分野における体現炭素（資材製造・建設時の排出）の時間的影響を考察し、早期排出の気候影響が大きいことを指摘。設計段階での炭素削減の重要性を強調し、建築業界向けの実践的ガイドラインを提供する。

English

This white paper examines the temporal impact of embodied carbon in buildings, emphasizing that early emissions have a greater climate impact. It provides practical guidance for architects and builders to reduce embodied carbon through design choices, based on research from Architecture 2030 and the CLF Embodied Carbon Benchmark Study.

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

日本では建築物の脱炭素化が進む中、体現炭素の考慮はまだ十分でない。本稿は設計初期段階での炭素削減の重要性を示し、今後の建築基準やサプライチェーン対応に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, embodied carbon is gaining attention in building regulations and disclosure frameworks. This paper contributes to the discourse by highlighting the time value of carbon, which is relevant for life-cycle assessment and climate policy.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a framework for considering temporal aspects of embodied carbon in LCA.

🏢実務担当者:Offers actionable design strategies to reduce embodied carbon in building projects.

🏛政策担当者:Highlights the need for policies that address embodied carbon in buildings.

📄 Abstract（原文）

This white paper was developd by CLF sponsor Larry Strain of Siegel and Strain Architects drawing on research developed by Architecture 2030 and the CLF Embodied Carbon Benchmark Study and from discussions with Erin McDade of Architecture 2030, and Kathrina Simonen at the University of Washington and many others. The opinions, findings and recommendations expressed in this paper are those of the author and do not necessarily reflect the views of the University of Washington or Carbon Leadership Forum sponsor firms.

🔗 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。