Scenario discovery for a just low-carbon transition
公正な低炭素移行のためのシナリオ発見 (AI 翻訳)
Nicola Campigotto, Marco Catola, André Cieplinski, Simone D’Alessandro, Tiziano Distefano, Pietro Guarnieri, Till Heydenreich
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、低炭素移行の道筋を探るシナリオ発見手法を提案する。公正性の原則を組み込み、多様な将来経路を分析することで、政策決定者に洞察を提供する。
English
This paper proposes scenario discovery methods to explore pathways for a low-carbon transition that incorporates principles of justice. It analyzes diverse future trajectories, providing insights for policymakers.
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2050年カーボンニュートラル目標を掲げ、公正な移行（just transition）が政策課題となりつつある。本手法は地域社会の影響評価や政策選択肢の検討に応用可能。
In the global GX context
Globally, just transition is gaining attention in climate policy. Scenario discovery offers a robust approach under deep uncertainty, useful for international climate negotiations and national planning.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Methodological contribution to scenario analysis integrating justice considerations.
🏛政策担当者:Framework for designing inclusive low-carbon policies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2026.109138first seen 2026-07-18 05:33:11
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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。