気候と循環の連関：農業・食料部門における気候変動の緩和と適応のための循環経済活用スキルのプロファイリング

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a structured methodology for analyzing circular economy and climate skills using AI, and identifies a gap in adaptation skills for further research.

🏢実務担当者:Offers data-driven insights for agri-food firms to align workforce planning with circular and climate strategies, particularly in skill development and hiring.

🏛政策担当者:Highlights the need to integrate circular economy and climate adaptation skills into vocational training and education policy.

抄録 農食部門は気候危機において逆説的な位置を占めており、温室効果ガス排出の主要な貢献者であると同時に、気候誘発性の混乱に最もさらされている部門の一つでもある。この二重の課題に対処するには、資源集約度を低減し、脱炭素化を支援し、気候レジリエンスを強化できる循環型の生産・消費モデルへの移行が必要である。しかし、この移行の有効性は、技術的・組織的イノベーションだけでなく、循環戦略が気候変動の緩和と適応に貢献できるようにする特定の雇用可能性スキルの利用可能性にも依存している。循環経済スキルへの学術的関心が高まっているにもかかわらず、気候と循環性の連関を運用化するために農食部門で必要とされるコンピテンス・プロファイルに関する実証的証拠は限られている。本研究は、デジタル採用プラットフォームから抽出した求人広告の大規模分析を実施することにより、このギャップに対処する。高度なテキストマイニングと大規模言語モデルベースの分類技術を用いて、スキルはその機能的性質（すなわち、ハード、ソフト、トランスバーサル）とそのテーマ的指向（すなわち、デジタル、気候変動緩和、気候変動適応、農食特有のスキル）に従って特定、分類、グループ化される。結果は、トランスバーサル・コンピテンスの顕著さ、デジタルおよび緩和指向プロファイルの重要性の高まり、そして適応関連スキルの比較的弱い可視性を明らかにしている。スキル需要の新たな構造をマッピングすることにより、本研究は循環経済、雇用可能性、気候対応型農食移行に関する文献に貢献し、同時に、労働力開発を循環型および気候レジリエントな変革と整合させようとする教育提供者、政策立案者、企業に実践的な洞察を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

ABSTRACT The agri‐food sector occupies a paradoxical position in the climate crisis, being both a major contributor to greenhouse gas emissions and one of the sectors most exposed to climate‐induced disruptions. Addressing this dual challenge requires a transition towards circular production and consumption models capable of reducing resource intensity, supporting decarbonisation and enhancing climate resilience. Yet, the effectiveness of this transition depends not only on technological and organisational innovation, but also on the availability of specific employability skills that enable circular strategies to contribute to climate change mitigation and adaptation. Despite growing scholarly attention to circular economy skills, limited empirical evidence exists on the competence profiles required in the agri‐food sector to operationalise the climate‐circularity nexus. This study addresses this gap by conducting a large‐scale analysis of job advertisements extracted from digital recruitment platforms. Using advanced text mining and large language model‐based classification techniques, skills are identified, classified and grouped according to their functional nature (i.e., hard, soft and transversal) and their thematic orientation (i.e., digital, climate change mitigation, climate change adaptation and agri‐food‐specific skills). The results reveal the prominence of transversal competences, the growing relevance of digital and mitigation‐oriented profiles and the comparatively weaker visibility of adaptation‐related skills. By mapping the emerging architecture of skill demand, the study contributes to the literature on circular economy, employability and climate‐responsive agri‐food transitions, while offering practical insights for education providers, policy‐makers and firms seeking to align workforce development with circular and climate‐resilient transformation.

• openalex https://doi.org/10.1002/bse.71161first seen 2026-07-25 05:01:27