論文の概要: Emissions Reporting Maturity Model: supporting cities to leverage
emissions-related processes through performance indicators and artificial
intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00857v1
- Date: Fri, 8 Dec 2023 17:51:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 12:29:08.679619
- Title: Emissions Reporting Maturity Model: supporting cities to leverage
emissions-related processes through performance indicators and artificial
intelligence
- Title（参考訳）: 排出報告成熟モデル:性能指標と人工知能による排出関連プロセスの活用を支援する都市
- Authors: Victor de A. Xavier and Felipe M.G. Fran\c{c}a and Priscila M.V. Lima
- Abstract要約: 本研究は,排出報告イニシアチブからのデータの調査,クラスタリング,分析を行うための排出報告成熟度モデル(ERMM)を提案する。
PIDPは,エミッション関連データベースからのデータ作成,クラスタリング手法の異なる類似性によるデータの分類,パフォーマンス指標候補の同定を支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Climate change and global warming have been trending topics worldwide since
the Eco-92 conference. However, little progress has been made in reducing
greenhouse gases (GHGs). The problems and challenges related to emissions are
complex and require a concerted and comprehensive effort to address them.
Emissions reporting is a critical component of GHG reduction policy and is
therefore the focus of this work. The main goal of this work is two-fold: (i)
to propose an emission reporting evaluation model to leverage emissions
reporting overall quality and (ii) to use artificial intelligence (AI) to
support the initiatives that improve emissions reporting. Thus, this work
presents an Emissions Reporting Maturity Model (ERMM) for examining,
clustering, and analysing data from emissions reporting initiatives to help the
cities to deal with climate change and global warming challenges. The
Performance Indicator Development Process (PIDP) proposed in this work provides
ways to leverage the quality of the available data necessary for the execution
of the evaluations identified by the ERMM. Hence, the PIDP supports the
preparation of the data from emissions-related databases, the classification of
the data according to similarities highlighted by different clustering
techniques, and the identification of performance indicator candidates, which
are strengthened by a qualitative analysis of selected data samples. Thus, the
main goal of ERRM is to evaluate and classify the cities regarding the emission
reporting processes, pointing out the drawbacks and challenges faced by other
cities from different contexts, and at the end to help them to leverage the
underlying emissions-related processes and emissions mitigation initiatives.
- Abstract（参考訳）: 気候変動と地球温暖化は、Eco-92カンファレンス以来世界中でトレンドとなっている。
しかし、温室効果ガス(GHGs)の削減にはほとんど進展がなかった。
排出に関する問題と課題は複雑で、それらに対処するために協力的かつ包括的な努力が必要です。
排出ガス報告はGHG削減政策の重要な要素であり、この研究の焦点となっている。
この仕事の主な目的は次の2つです。
一 排出報告全体の品質を生かした排出報告評価モデルを提案すること。
二 人工知能(AI)を用いて、排出報告を改善するイニシアチブを支援すること。
そこで本研究では,都市が気候変動や地球温暖化問題に対処できるよう,排出報告イニシアチブからのデータの調査,クラスタリング,分析を行うための排出報告成熟モデル(ERMM)を提案する。
本研究で提案されているパフォーマンス指標開発プロセス(PIDP)は、ERMMによって識別された評価の実行に必要なデータの品質を活用する方法を提供する。
したがって、PIDPは、エミッション関連データベースのデータの作成、異なるクラスタリング手法によって強調される類似性に基づくデータの分類、選択されたデータサンプルの質的分析によって強化されたパフォーマンス指標候補の識別をサポートする。
したがって、errmの主な目的は、排出報告プロセスに関する都市を評価し分類することであり、異なる状況の他の都市が直面する欠点と課題を指摘し、最後には、基礎となる排出関連プロセスと排出削減イニシアチブの活用を支援することである。
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