gxceed
← 論文一覧に戻る

Decarbonization and green shipping corridors: A fuzzy MCDM-based assessment of Mersin-Trieste ports

脱炭素とグリーン海運回廊:メルシン〜トリエステ港のファジィMCDMに基づく評価 (AI 翻訳)

Ipek Gursoy, Muhammed Turgut

Research in Transportation Business & Management📚 査読済 / ジャーナル2026-08-01#エネルギー転換対象セクター: transport
DOI: 10.1016/j.rtbm.2026.101746
原典: https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2026.101746

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、ファジィ多基準意思決定(MCDM)手法を用いて、トルコのメルシン港とイタリアのトリエステ港間のグリーン海運回廊の実現可能性を評価する。排出削減、コスト、インフラ、政策整合性などの要素を分析し、海運分野の脱炭素化の意思決定を支援する枠組みを提供する。

English

This study uses a fuzzy multi-criteria decision-making (MCDM) methodology to assess the feasibility of a green shipping corridor between Mersin (Turkey) and Trieste (Italy). It evaluates factors such as emissions reduction, cost, infrastructure, and policy alignment to support decarbonization in maritime transport decision-making.

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

日本は海運大国であり、グリーン海運回廊の概念は日本でも関心が高い。本論文は地中海の事例ではあるが、ファジィMCDMの手法は日本国内の港湾評価や海運脱炭素政策(例:SSBJの情報開示対応)にも応用可能であり、参考となる。

In the global GX context

This paper applies a fuzzy MCDM framework to assess a green shipping corridor, a concept gaining traction globally through IMO and EU initiatives. While focused on Mersin-Trieste, the methodology can be adapted for other corridors, including those relevant to Japan's decarbonization strategy, and contributes to the growing literature on maritime transition pathways.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a decision-support framework using fuzzy MCDM for evaluating green shipping corridors, applicable to other contexts.

🏢実務担当者:Port operators and shipping companies can use this approach to assess the feasibility and trade-offs of green corridor initiatives.

🏛政策担当者:Policymakers can reference this methodology for designing regulations, incentives, and infrastructure investments for maritime decarbonization.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。

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。