A multi-tier methodology for Scope 3 emissions accounting in complex supply chains: mathematical framework and empirical insights from China
複雑なサプライチェーンにおけるScope 3排出量算定のための多層的手法：数学的枠組みと中国からの実証的洞察 (AI 翻訳)
Ruijing Luo, Qingge Geng, Chuan Shi, Chuangyin Dang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、複雑なサプライチェーンにおけるScope 3排出量算定のための多層的手法を提案し、数学的枠組みを提供する。中国の実証データを用いて手法の有効性を示している。
English
This paper proposes a multi-tier methodology for Scope 3 emissions accounting in complex supply chains. It provides a mathematical framework and presents empirical insights from China, demonstrating the method's applicability.
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SSBJ基準やサプライチェーン排出量開示の要請が強まっており、本手法は日本企業のScope 3算定高度化に示唆を与える。
In the global GX context
Scope 3 accounting is a critical challenge under ISSB and CSRD. This paper provides a rigorous mathematical framework that can enhance consistency and accuracy in supply chain emissions reporting globally.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The multi-tier methodology offers a novel mathematical approach for allocating Scope 3 emissions across complex supply chains, useful for further research in carbon accounting.
🏢実務担当者:Companies with extensive and complex supply chains can apply this methodology to improve the accuracy of their Scope 3 inventories.
🏛政策担当者:Policymakers can consider this framework when developing guidelines for Scope 3 disclosure, particularly for sectors with multi-tier supply chains.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1007/s44498-026-00105-0first seen 2026-06-03 05:13:18
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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。