Correction: Modeling and mitigating greenhouse gas emissions from solid waste management: a causality-driven and AI-based case study of the United Arab Emirates

修正：固形廃棄物管理からの温室効果ガス排出のモデル化と緩和：因果関係に基づくAIを用いたアラブ首長国連邦のケーススタディ (AI 翻訳)

Muhammad Muhitur Rahman, Abdulaziz I. Almulhim, Bijoy Mitra, Md Arif Hasan, Mohammad Shahedur Rahman, Mohammad Sayem Mozumder, Syed Masiur Rahman

Journal of Material Cycles and Waste Management📚 査読済 / ジャーナル2026-05-14#AI×ESGOrigin: Global

DOI: 10.1007/s10163-026-02580-w

原典: https://doi.org/10.1007/s10163-026-02580-w

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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は固形廃棄物処理からのGHG排出をモデル化し、因果関係に基づくAI手法をUAEケースに適用して排出削減可能性を示す。

English

This paper models GHG emissions from solid waste management using causality-driven AI. Applied to the UAE case study, it demonstrates emission reduction potentials.

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

日本でも廃棄物管理からのGHG排出は重要だが、本論文はUAE事例であり、日本への直接適用には地域特性の考慮が必要。

In the global GX context

Solid waste management is a key source of methane. This AI-driven approach offers a replicable methodology for integrated assessment, aligning with Scope 3 disclosure needs.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI因果推論を用いた廃棄物由来排出モデルの手法面で参考になる。

🏢実務担当者:廃棄物管理の排出削減策立案にAI適用の事例を提供するが、UAE特有の条件に注意。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1007/s10163-026-02580-wfirst seen 2026-05-14 22:52:36

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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。