Forecasting transportation decarbonization pathways and deciphering structural moderating mechanisms in in-situ urbanization: An interpretable machine learning and multi-scenario assessment framework
交通機関の脱炭素化経路の予測とその場での都市化における構造的調整メカニズムの解読：解釈可能な機械学習とマルチシナリオ評価フレームワーク (AI 翻訳)
Lu Chen, Wei Liu, Meiling Wu, Jingyi Zhao, Fanjie Luo
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、解釈可能な機械学習とマルチシナリオ評価フレームワークを用いて、交通機関の脱炭素化経路を予測し、都市化における構造的調整メカニズムを解明する。複数のシナリオ下での脱炭素化の可能性と影響要因を分析し、政策立案に資する知見を提供する。
English
This study uses an interpretable machine learning and multi-scenario assessment framework to forecast transportation decarbonization pathways and decipher structural moderating mechanisms in in-situ urbanization. It analyzes decarbonization potential under multiple scenarios and identifies key influencing factors, providing insights for policy 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
日本の交通脱炭素化政策において、都市化と連動した脱炭素化経路の予測手法は、地方自治体の計画策定に活用できる可能性がある。特に、解釈可能な機械学習を用いることで、政策効果の可視化が期待される。
In the global GX context
This paper contributes to global transportation decarbonization scholarship by integrating machine learning with scenario analysis, offering a replicable framework for urban transport planning under uncertainty.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel methodological framework combining ML and scenario assessment for transportation decarbonization research.
🏢実務担当者:Can inform urban transport planners and sustainability teams about potential decarbonization pathways and moderating factors.
🏛政策担当者:Useful for designing evidence-based transportation policies aligned with decarbonization targets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.1016/j.eiar.2026.108502first seen 2026-05-14 22:25:15
🔔 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。