Implementing urban mobility strategies considering digital carbon footprint using a hybrid picture fuzzy decision-making framework

デジタルカーボンフットプリントを考慮した都市モビリティ戦略の実施：ハイブリッド・ピクチャーファジー意思決定フレームワークを用いて (AI 翻訳)

Arunodaya Raj Mishra, Pratibha Rani, A. F. Alrasheedi, Ahmad M. Alshamrani, Muhammet Deveci, Seifedine Kadry

Environment Development and Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-06-13#AI×ESGOrigin: Global対象セクター: transport

DOI: 10.1007/s10668-026-07806-3

原典: https://doi.org/10.1007/s10668-026-07806-3

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文では、デジタルカーボンフットプリントを考慮した都市モビリティ戦略の実施に向けて、ハイブリッド・ピクチャーファジー意思決定フレームワークを提案する。多基準意思決定に基づき、持続可能な交通手段の選択を支援する手法を提供する。

English

This paper proposes a hybrid picture fuzzy decision-making framework for implementing urban mobility strategies that account for digital carbon footprint. It provides a multi-criteria decision support method for selecting sustainable transportation options.

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文脈では、都市モビリティの脱炭素化は重要課題である。本フレームワークは、自治体や交通事業者がデジタルカーボンフットプリントを考慮した戦略立案に活用できる。

In the global GX context

In the global GX context, urban mobility decarbonization is crucial. This framework offers a decision-support tool for cities and transport authorities to integrate digital carbon footprint into strategy formulation.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in sustainable urban mobility and MCDM can adopt this framework for carbon-aware planning.

🏢実務担当者:Urban planners and transport operators can use the framework to evaluate mobility strategies with carbon footprint considerations.

🏛政策担当者:Policymakers can leverage the approach to design policies that incentivize low-carbon urban transport.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1007/s10668-026-07806-3first seen 2026-06-23 05:54:51

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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。