Optimal carbon abatement under climate change and uncertainty
気候変動と不確実性の下での最適炭素削減 (AI 翻訳)
X Li
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、気候変動と不確実性を考慮した最適炭素削減経路を分析する計算モデルのコードと実行手順を提供する。政策立案者が削減目標と経済コストのトレードオフを評価するのに有用。
English
This paper provides code and instructions for computational analysis of optimal carbon abatement pathways under climate change and uncertainty, useful for policymakers evaluating trade-offs between emission reduction targets and economic costs.
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GX政策では、2050年カーボンニュートラル目標達成に向けた最適な削減経路の設計が課題。本論文のモデルは、国内の地域別・セクター別の不確実性評価に応用可能。
In the global GX context
Globally, the paper contributes to the literature on cost-effective climate policy pathways under uncertainty, relevant for national climate pledges (NDCs) and long-term strategies aligned with the Paris Agreement.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides reproducible modeling framework for carbon abatement optimization under uncertainty.
🏛政策担当者:Offers tools to assess abatement cost curves and uncertainty in setting emission reduction targets.
📄 Abstract（原文）
The file provides details for the code used for the computational analysis in the paper and instructions for how to run the code in order to produce the results and figures from the paper.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.17632/hgfx4694rh.1first seen 2026-06-18 05:43:35
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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。