Fugu-MT 論文翻訳(概要): From Correlation to Causation: Understanding Climate Change through Causal Analysis and LLM Interpretations

論文の概要: From Correlation to Causation: Understanding Climate Change through Causal Analysis and LLM Interpretations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16691v1
Date: Sat, 21 Dec 2024 16:33:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-24 16:01:56.201746
Title: From Correlation to Causation: Understanding Climate Change through Causal Analysis and LLM Interpretations
Title（参考訳）: 因果関係から因果関係へ:因果解析とLCM解釈による気候変動の理解
Authors: Shan Shan,
Abstract要約: 本研究では,相関分析,機械学習に基づく因果関係探索,LLMによる解釈を統合した3段階因果推論フレームワークを提案する。提案するフレームワークは、気候に関するコンテキストにおいて、データ駆動型ポリシー作成と戦略的意思決定をサポートするソリューションを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: This research presents a three-step causal inference framework that integrates correlation analysis, machine learning-based causality discovery, and LLM-driven interpretations to identify socioeconomic factors influencing carbon emissions and contributing to climate change. The approach begins with identifying correlations, progresses to causal analysis, and enhances decision making through LLM-generated inquiries about the context of climate change. The proposed framework offers adaptable solutions that support data-driven policy-making and strategic decision-making in climate-related contexts, uncovering causal relationships within the climate change domain.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 相関分析, 機械学習に基づく因果関係探索, LLMによる解釈を統合し, 炭素排出量に影響を与える社会経済的要因を同定し, 気候変動に寄与する3段階因果関係推論フレームワークを提案する。このアプローチは、相関関係の同定、因果解析への進展、気候変動の文脈に関するLCM生成の問い合わせによる意思決定の強化から始まります。提案するフレームワークは,気候変動領域内の因果関係を明らかにするとともに,データ駆動型政策決定と戦略的意思決定をサポートする適応可能なソリューションを提供する。

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