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Supplementary scores and analysis code for "The Illusion of Equivalence: A Comparative Typology of "Zero Carbon" Standards and the Carbon Accounting Trilemma"

Srinivasulu Reddy Nelluru

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)ジャーナル2026-10-20#炭素会計経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.5281/zenodo.23489539
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.23489539

🤖 gxceed AI 要約

日本語

「ゼロカーボン」基準の等価性幻想を問う論文の補足資料。22の基準・枠組み・セクター経路を、基準時点性・Scope 3粒度・オフセット許容性の3軸で0〜3点に採点し、厳格度指数を算出。Wardクラスタリングやシルエット幅、重み感度分析などを再現するPythonコードを提供する。

English

Supplementary material for a paper questioning the assumed equivalence of 'zero carbon' standards. It scores 22 standards, frameworks and sector pathways (0-3) on baseline temporality, Scope 3 granularity and offset admissibility, computing a Stringency Index, and provides Python code reproducing Ward clustering, silhouette widths and sensitivity checks.

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

SSBJ・有報でのカーボンニュートラル主張やオフセット活用の妥当性を検討する際、基準間の厳格度差を可視化する枠組みは日本企業の開示設計に直接示唆を与える。

In the global GX context

As ISSB, CSRD and SEC climate rules proliferate, this typology exposes how 'net zero' claims differ in stringency across standards—critical for comparability and anti-greenwashing enforcement in global disclosure.

👥 読者別の含意

🔬研究者:基準間の厳格度を多次元で類型化・定量化する方法論と再現コードを参照できる。

🏢実務担当者:自社が採用するゼロカーボン基準のScope 3粒度やオフセット許容性を相対評価し、開示の頑健性を点検できる。

🏛政策担当者:基準間の等価性を前提とした制度設計のリスクと、厳格度のばらつきを踏まえた規制調和の論点を把握できる。

📄 Abstract(原文)

Supplementary material for the article "The Illusion of Equivalence: A Comparative Typology of 'Zero Carbon' Standards and the Carbon Accounting Trilemma". Supplementary_scores.csv lists the 22 standards, frameworks and sector pathways analysed, with their scores (0-3) on baseline temporality (V1), Scope 3 granularity (V2) and offset admissibility (V3), the Stringency Index (SI = V1 + V2 + V3), the document type (T = target or claim-setting standard; D = disclosure, accounting, benchmark or policy framework) and the band (1-3). Supplementary_analysis.py (Python; requires numpy, pandas, scipy and scikit-learn) reproduces every statistic reported in the article, including Ward clustering, silhouette widths, adjusted Rand indices, weighting sensitivity, subsample robustness checks and a coding-error stress test. Scores are the author’s coding of each document's normative text; no inter-coder reliability was assessed.

🔗 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。