Africa's carbon emissions: Probing the economic determinants, forecasting and proposing a roadmap towards carbon neutrality using a machine learning algorithm

アフリカの炭素排出：経済的要因の分析、予測、機械学習アルゴリズムを用いたカーボンニュートラルへのロードマップ提案 (AI 翻訳)

Ebenezer Appiah, Na Song, Isaac Appiah-Otoo, Ebenezer Nanor, Joseph Roger Arhin, Xudong Chen

World Development Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-05-01#気候科学

DOI: 10.1016/j.wds.2026.100316

原典: https://doi.org/10.1016/j.wds.2026.100316

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、アフリカの炭素排出量の経済的要因を機械学習で分析し、将来予測とカーボンニュートラル達成のためのロードマップを提案する。アフリカ特有の経済構造と排出パターンを考慮したモデル化が特徴。

English

This paper uses machine learning to analyze economic determinants of Africa's carbon emissions, forecasts future trends, and proposes a roadmap toward carbon neutrality. It models Africa's unique economic structures and emission patterns.

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

アフリカを対象とした研究ではあるが、日本のGX文脈では、新興国での排出削減手法や機械学習応用の参考となる。日本企業のアフリカ展開や国際貢献にも示唆を与える。

In the global GX context

While focused on Africa, this study offers methodological insights for machine learning in emission forecasting, relevant to global carbon accounting and policy. It fills a gap in African emission research, which is critical for global climate targets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:A novel machine learning approach to model African carbon emissions and economic drivers.

🏢実務担当者:Insights for companies with African operations on emission forecasting and reduction strategies.

🏛政策担当者:A data-driven roadmap for African nations to achieve carbon neutrality.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.wds.2026.100316first seen 2026-05-17 05:17:35

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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。