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J-GLOBAL ID：202202254963652737   整理番号：22A0800456

グリーンガバナンスの分類:持続可能な開発に向けた定性的および定量的分析【JST・京大機械翻訳】

A taxonomy of green governance: A qualitative and quantitative analysis towards sustainable development

著者 (2件)： Debbarma Jahira (Program in Industrial Security Governance, Inha University; 100 Inha-ro, Michuhol-gu, Incheon 22212, South Korea) ,  Choi Yongrok (Program in Industrial Security Governance, Inha University; 100 Inha-ro, Michuhol-gu, Incheon 22212, South Korea)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 79  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この環境は絶えず進化し,市民は世界中の環境に関連した新しい課題と課題に直面している。グリーンガバナンスは,ローカルおよびグローバル政府によって一致した目標を達成するために不可欠である。グリーンガバナンスの概念は,意思決定中の各ガバナンス形式の関係者の統合を理解することを可能にする。本論文では,研究ギャップを同定し,持続可能な開発のためのグリーンガバナンスの分類を提案した。グリーンガバナンスの分類を構築するために因子分析を用いた。また,持続可能な発展を構築するためのグリーンガバナンスの臨界影響因子を提案した。CO_2排出と他のエネルギー関連消費を低減するためのグリーンガバナンスの重要性を評価するために,本研究はグリーン成長指標のOECDインドデータセットに関する経験的分析による2つの事例研究を実施した。インドのグリーン成長指標を,線形ディグレッション,サポートベクトルマシン(SVM),およびGaussプロセスを採用した機械学習技術を用いて予測した。分析は,グリーンガバナンス-グローバルガバナンス,適応ガバナンス,気候ガバナンス,生態学的ガバナンス,自己ガバナンス,エネルギーガバナンス,および情報技術(IT)ガバナンスの分類学が互いに関連して,異なる活動を追求することによって同じ目的に働くことができることを示した。加えて,事例研究解析は,SVMが,本研究における時系列データの予測に関して,優れた技術であることを示した。分析に基づいて,本研究は,グリーンガバナンスが将来の成長のためのグローバルな持続可能な目標を達成するために不可欠であり,政策決定者が環境政策決定を行うとき,これを念頭に保つべきであることを示唆する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  エネルギー ,  気候 ,  成長 ,  気候変動 ,  *定量的分析 ,  因子分析 ,  生態学 ,  事例研究 ,  指標 ,  情報技術 ,  *持続可能な開発 ,  環境政策 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *ガバナンス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 気候変動 ,  統治 ,  緑の管理 ,  分類 ,  持続可能な開発 ,  CO_2排出 ,  OECDデータセット ,  キーワード探索

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： グリーン ,  ガバナンス ,  分類 ,  持続可能な開発 ,  定量的分析