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Prediction of Housing Loan Approval Using Machine Learning Algorithms

機械学習アルゴリズムを用いた住宅ローン承認予測 (AI 翻訳)

ghildiyal, neha, Divya Verma

プレプリント2025-05-30#その他
DOI: 10.5281/zenodo.17378021
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.17378021

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は機械学習を用いた住宅ローン承認予測を扱うが、要約では気候変動とグリーンファイナンスに言及しており、内容に一貫性がない。GX関連性は低い。

English

This paper discusses housing loan approval prediction using machine learning, but the abstract focuses on climate change and green finance, indicating inconsistency. Low GX relevance.

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、グリーンファイナンスの概念に触れるが、具体的な政策や実務への示唆は乏しい。

In the global GX context

While mentioning green finance, the paper lacks concrete connection to global GX frameworks like TCFD or ISSB.

📄 Abstract（原文）

The world community is being increasingly confronted with the need toaddress challenges, particularly environmental challenges. Impacts ofclimate change including bushfires, storms, ocean acidification globalwarming, and sea level rise can adversely impact biodiversity. The loss ofbiodiversity can result in land degradation and reduced farm productivity.While nations struggle to transition towards sustainable economies, GreenFinance has emerged as an important tool in enabling and driving thistransformation. Green Finance offers a credible avenue for gathering vastresources of the financial system on a global basis.

🔗 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。