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Optimizing Energy Use, Greenhouse Gas Emissions, and Profitability in Sugar Beet Production: A Data Envelopment Analysis Approach

テンサイ生産におけるエネルギー使用、温室効果ガス排出、収益性の最適化：データ包絡分析法によるアプローチ (AI 翻訳)

Amir Azizpanah, Abdolreza Ahmadi, Morteza Taki

Sugar Tech📚 査読済 / ジャーナル2026-08-02#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: agriculture
DOI: 10.1007/s12355-026-01795-3
原典: https://doi.org/10.1007/s12355-026-01795-3
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究はデータ包絡分析（DEA）を用いて、テンサイ生産のエネルギー効率と温室効果ガス排出削減の可能性を評価。収益性とのトレードオフを分析し、農業分野の脱炭素化に示唆を与える。

English

This study uses Data Envelopment Analysis (DEA) to assess energy efficiency and GHG reduction potential in sugar beet production, analyzing trade-offs with profitability and offering insights for agricultural decarbonization.

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

日本の農業分野におけるGX推進に資する。エネルギー投入の効率化と排出削減の両立可能性を示し、農業政策や補助金設計に示唆を与える。

In the global GX context

Contributes to global agricultural decarbonization literature by demonstrating efficiency improvements can reduce emissions without sacrificing profitability, relevant for sustainable agriculture policies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological example of DEA applied to agricultural energy and emissions analysis.

🏢実務担当者:Offers insights for sugar beet producers on optimizing energy use and reducing emissions while maintaining profitability.

🏛政策担当者:Informs agricultural policy on supporting efficiency improvements that yield environmental benefits.

🔗 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。