← 論文一覧に戻る

都市更新に向けた低炭素開発と都市レジリエンスの非線形相互作用の定量化：LV–ML–Vivid分析

Quantifying the nonlinear interactions between low-carbon development and urban resilience for urban renewal: An LV–ML–Vivid analysis (原題)

Aoxiang Zhang, Ruyin Long, Hong Chen, Meifen Wu

Sustainable Cities and Society📚 査読済 / ジャーナル2026-10-31#エネルギー転換Origin: CN対象セクター: real_estate
DOI: 10.1016/j.scs.2026.108067
原典: https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.108067

🤖 gxceed AI 要約

日本語

都市更新を対象に、低炭素開発と都市レジリエンスの非線形な相互作用を定量化する研究。潜在変数（LV）と機械学習（ML）、Vivid分析を組み合わせた手法を提案している。要旨がなく詳細は不明だが、都市政策と気候レジリエンスの統合的評価を狙う。

English

This study quantifies nonlinear interactions between low-carbon development and urban resilience in the context of urban renewal. It combines latent variable (LV) modeling, machine learning, and Vivid analysis. Without an abstract, details are limited, but the work targets integrated assessment of urban climate policy and resilience.

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

中国の都市更新文脈の研究で、日本のSSBJ・有報開示への直接の示唆は限定的。ただし都市レジリエンスと脱炭素の統合評価は自治体の気候適応計画に関心を持つ読者に参考となる。

In the global GX context

Adds to the growing literature linking urban decarbonization with resilience, relevant to city-level climate adaptation planning under frameworks like TCFD and CSRD's climate-risk lens. Its ML-based interaction modeling may interest disclosure scholars studying physical climate risk.

👥 読者別の含意

🔬研究者:都市脱炭素とレジリエンスの非線形相互作用を定量化する手法に関心を持つ研究者に有用。

🏛政策担当者:都市更新政策で脱炭素と気候レジリエンスを統合評価する際の分析枠組みとして参考になる。

🔗 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。