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Reproducibility Package for Stability-Aware Policy Prioritization for Semiconductor Decarbonization under Structural Uncertainty: Evidence from Taiwan

構造的不確実性下における半導体脱炭素化のための安定性認識型政策優先順位付けの再現性パッケージ：台湾からのエビデンス (AI 翻訳)

Huang, Yi-Hsien

Zenodoデータセット2026-07-20#政策経営インパクト: 調達リスク対象セクター: manufacturing
DOI: 10.5281/zenodo.21456553
原典: https://zenodo.org/records/21456553

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本再現性パッケージは、台湾の半導体脱炭素化政策の優先順位付けに関する多基準分析（MCDA）を再現するためのツールを提供する。スコアリングプロトコル、分析コード、ロバスト性チェックを含み、バージョン2.0ではスコアリング尺度を更新したが、主要な結論は変わらない。

English

This reproducibility package enables replication of a multi-criteria decision analysis (MCDA) for prioritizing semiconductor decarbonization policies in Taiwan under structural uncertainty. It includes scoring protocols, analysis code, and robustness checks. Version 2.0 updates the scoring scale while main conclusions remain unchanged.

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

日本は半導体産業が盛んであり、台湾の政策優先順位付け手法は、日本のSSBJや移行金融に対応する企業や政策担当者にとって参考になる。本パッケージは、半導体脱炭素化における意思決定の再現性と頑健性を高める方法論を示している。

In the global GX context

This work contributes to structured decision-making for decarbonization in hard-to-abate sectors. The reproducibility framework and robustness analysis align with ISSB and TCFD-aligned scenario analysis, offering a methodological template for global semiconductor regions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a reproducible MCDA framework that can be adapted to other decarbonization contexts.

🏢実務担当者:Semiconductor companies can use the scoring protocol to evaluate and prioritize decarbonization actions.

🏛政策担当者:The methodology can inform national semiconductor decarbonization strategies and policy design.

📄 Abstract（原文）

This reproducibility package supports the manuscript “Stability-Aware Policy Prioritization for Semiconductor Decarbonization under Structural Uncertainty: Evidence from Taiwan.” It contains the rule-based documentary scoring protocol, source-level evidence register, 5 × 5 action-by-criterion score matrix, Python analysis code, machine-readable results, and README required to reproduce the MCDA and robustness analyses. The package documents scenario weights, conservative scoring rules, tie handling, weighted-sum, TOPSIS, VIKOR, and score- and weight-perturbation analyses. Underlying copyrighted policy documents, official statistics, annual reports, and corporate sustainability reports are not redistributed; their official source locations, access dates, page locators, and file hashes are documented in Supplementary Material S1. Version 2.0 updates the documentary scoring protocol from a five-point to a four-point anchored scale and synchronizes the score matrix, analysis code, machine-readable results, README, and Supplementary Material S1. All analyses were rerun using the revised scale, while the substantive ranking conclusions remained unchanged.

🔗 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。