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人工ニューラルネットワークによるオレンジ生産のエネルギー使用と温室効果ガス排出のモデル化：トルコの事例研究

Modeling of energy use and greenhouse gas emissions in orange production with artificial neural networks: case study of Turkey (原題)

Yelmen B.

International Agrophysics📚 査読済 / ジャーナル2025-01-01#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: agriculture
DOI: 10.31545/intagr/200128
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105001053840

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、トルコのオレンジ生産におけるエネルギー使用と温室効果ガス排出を人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いてモデル化した。農業分野でのAI適用により、排出量の予測とエネルギー効率の改善可能性を示す。日本の農業GXやスマート農業への示唆を含む。

English

This study models energy use and GHG emissions in orange production in Turkey using artificial neural networks (ANN). It demonstrates AI application in agriculture for emission prediction and energy efficiency improvement, offering insights for smart agriculture and GX in farming.

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

日本の農業分野では、みかん等の果樹栽培におけるエネルギー効率化や排出削減が課題。AIによる排出予測モデルは、スマート農業や農林水産省のGX戦略に資する可能性がある。

In the global GX context

Globally, agriculture is a significant GHG source. This study exemplifies AI-driven emission modeling in crop production, aligning with FAO's climate-smart agriculture and ISSB's Scope 3 reporting needs for food supply chains.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a case study of ANN application to agricultural energy and emissions, useful for comparative studies.

🏢実務担当者:Offers a methodology for estimating farm-level emissions, potentially aiding in sustainability reporting.

🏛政策担当者:Highlights the role of AI in agricultural decarbonization, informing policy on smart farming incentives.

🔗 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。