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Agent-based modeling of low-emission fertilizer adoption for dairy farm decarbonisation using empirical farm data

実証農場データを用いた乳牛農場脱炭素化のための低排出肥料導入のエージェントベースモデリング (AI 翻訳)

Surya Jayakumar, Kieran Sullivan, John McLaughlin, Christine O’Meara, Indrakshi Dey

Scientific Reports📚 査読済 / ジャーナル2026-07-25#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: agriculture
DOI: 10.1038/s41598-026-63267-8
原典: https://doi.org/10.1038/s41598-026-63267-8

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、実証農場データを用いて、乳牛農場における低排出肥料の導入をエージェントベースモデルで分析する。農家の意思決定と普及プロセスをシミュレートし、脱炭素化の促進要因を探る。農業部門の温室効果ガス削減に貢献する可能性がある。

English

This paper uses empirical farm data to model the adoption of low-emission fertilizers on dairy farms via agent-based modeling. It simulates farmer decision-making and diffusion processes to identify drivers of decarbonization, contributing to GHG reduction in the agricultural sector.

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

日本の農業分野における脱炭素化は、みどりの食料システム戦略やJ-クレジット制度と関連する。本論文の知見は、国内の酪農経営における低排出肥料の普及政策やカーボンフットプリント表示の検討に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, agricultural decarbonization is critical for meeting Paris Agreement goals. This study's agent-based approach offers insights for designing effective policies and incentives to promote low-emission fertilizer adoption, relevant to sustainable agriculture and supply chain decarbonization.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a modeling framework for studying technology adoption in agriculture, useful for extending to other low-carbon practices.

🏢実務担当者:Offers insights into factors influencing farmer adoption of low-emission fertilizers, informing outreach and incentive programs.

🏛政策担当者:Highlights potential policy levers to accelerate agricultural decarbonization, relevant for designing subsidy or carbon credit schemes.

🔗 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。