論文の概要: Dynamic Grouping for Climate Change Negotiation: Facilitating Cooperation and Balancing Interests through Effective Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13886v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 01:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 14:08:31.716005
• Title: Dynamic Grouping for Climate Change Negotiation: Facilitating Cooperation and Balancing Interests through Effective Strategies
• Title（参考訳）: 気候変動交渉のための動的グループ化:効果的な戦略による協力と均衡の促進
• Authors: Duo Zhang, Yuren Pang, Yu Qin
• Abstract要約: 気候変動交渉モデルに関する現在の枠組みは、さらなる研究と開発を保証するいくつかの制限を提示している。 本トラックでは,地理的影響とユーティリティ・フレームワークを中心に,改善のための2つの重要な領域について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.724269599288748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The current framework for climate change negotiation models presents several limitations that warrant further research and development. In this track, we discuss mainly two key areas for improvement, focusing on the geographical impacts and utility framework. In the aspects of geographical impacts, We explore five critical aspects: (1) the shift from local to global impact, (2) variability in climate change effects across regions, (3) heterogeneity in geographical location and political structures, and (4) collaborations between adjacent nations, (5) the importance of including historical and cultural factors influencing climate negotiations. Furthermore, we emphasize the need to refine the utility and rewards framework to reduce the homogeneity and the level of overestimating the climate mitigation by integrating the positive effects of saving rates into the reward function and heterogeneity among all regions. By addressing these limitations, we hope to enhance the accuracy and effectiveness of climate change negotiation models, enabling policymakers and stakeholders to devise targeted and appropriate strategies to tackle climate change at both regional and global levels.
• Abstract（参考訳）: 現在の気候変動交渉モデルの枠組みは、さらなる研究と開発を保証するいくつかの制限を提示している。 本トラックでは,地理的影響とユーティリティ・フレームワークを中心に,改善のための2つの重要な領域について論じる。 地理的影響の面では,(1)地域的影響から世界的影響へのシフト,(2)地域間の気候変動の影響の多様性,(3)地理的な位置と政治構造の不均一性,(4)隣国間の協力,(5)歴史的・文化的要因が気候変動交渉に影響を与えることの重要性を考察する。 さらに,貯蓄率の正の効果を報奨関数と全地域間の不均質性に統合することにより,温暖化の均質性と過大評価のレベルを低減するための効用と報酬の枠組みの洗練の必要性を強調する。 これらの制限に対処することで、気候変動交渉モデルの正確性と有効性を向上し、政策立案者や利害関係者が、地域・世界レベルで気候変動に取り組むための目標かつ適切な戦略を策定できることを期待する。

関連論文リスト

• Cross-Country Comparative Analysis of Climate Resilience and Localized Mapping in Data-Sparse Regions [0.0]
  農業は低所得国(一般)で最も気候変動に弱い 本稿では,セクター気候の弾力性に関するクロスカントリー比較分析の枠組みを紹介する。 この研究は、lic間の共有脆弱性と適応戦略を特定し、より効果的なポリシー設計を可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T12:12:26Z)
• Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
  地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。 我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。 本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:31:56Z)
• Analyzing Regional Impacts of Climate Change using Natural Language Processing Techniques [0.9387233631570752]
  我々は、気候学における特定の地理を特定するために、名前付きエンティティ認識(NER)にBERT(Bidirectional Representations from Transformers)を用いる。 地域ごとの気候傾向分析を行い、特定の地域での気候変動に関連する主要なテーマや関心点を特定する。 これらの地域固有の気候データの詳細な調査は、よりカスタマイズされた政策作成、適応、緩和戦略の作成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T16:44:59Z)
• Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable Machine Learning-Based Eurasia Case Study [94.07737890568644]
  2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。 気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。 本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T15:15:28Z)
• Dynamic Grouping for Climate Change Negotiation: Facilitating Cooperation and Balancing Interests through Effective Strategies [9.724269599288748]
  我々は,グループ形成と更新,グループ内交渉,グループ間交渉という3段階のプロセスを開発する。 本モデルは,グローバルな気候変動目標を達成するために,様々な利害関係者間の効率的かつ効果的な協力を促進する。 我々は、気候変動対策に関する国際協力を促進するための有望なアプローチとして、RIS-Nフレームワーク内での交渉モデルを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T01:34:43Z)
• AI For Global Climate Cooperation 2023 Competition Proceedings [77.07135605362795]
  国際機関が国際気候協定の遵守を保証できない。 RICE-NはAIエージェントを使用した地域意思決定のモデリングをサポートする。 IAMは、これらの決定の気候・経済的な影響を未来にモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T20:05:42Z)
• AI for Global Climate Cooperation: Modeling Global Climate Negotiations, Agreements, and Long-Term Cooperation in RICE-N [75.67460895629348]
  n個の戦略エージェントによる気候変動緩和に関する長期的な協力は、複雑なゲーム理論の問題を引き起こす。 地球温暖化と経済をシミュレートするマルチリージョン統合アセスメントモデルであるRICE-Nを紹介する。 本稿では,多エージェント強化学習を用いて理性エージェントをRICE-Nで訓練する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T04:38:06Z)
• ClimateGAN: Raising Climate Change Awareness by Generating Images of Floods [89.61670857155173]
  実画像上でのリアルな洪水をシミュレートする手法を提案する。 本研究では、教師なし領域適応と条件付き画像生成のためのシミュレーションデータと実データの両方を活用するモデルであるClimateGANを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T15:54:57Z)
• Dynamical Landscape and Multistability of a Climate Model [64.467612647225]
  2つの気候モデルのうちの1つで第3の中間安定状態が見つかる。 我々のアプローチを組み合わせることで、海洋熱輸送とエントロピー生産の負のフィードバックが地球の気候の地形をどのように大きく変えるかを特定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T15:31:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。