Siti Marsila Mhd Ruslan 研究室
主宰者:Siti Marsila Mhd Ruslan
京都大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、港湾や物流、海運といった海事・交通ネットワークを対象に、その効率性と持続可能性の向上を探究しています。特にコンテナターミナルの生産性評価、港湾のデジタル化、グリーンロジスティクスの推進など、多角的なアプローチで産業課題を分析しています。
研究手法として、本研究室はデータ分析と統計手法を活用した定量的評価を重視しており、データ包絡分析やパネルデータ分析、機械学習といった先進的なモデリング手法を適用しています。同時に、港湾企業への聞き取り調査や数学的シミュレーション、意思決定フレームワークなど、複合的なアプローチで研究課題に取り組んでいます。これらを通じて、本研究室は港湾運営における資源配分の最適化、燃料価格変動が海運産業に与える影響、自然災害時の対応能力といった、実務的かつ社会的に重要な課題を明らかにしています。さらに地域経済と観光、インフラ整備が地域社会に与える経済効果についても検証し、総合的な政策提言の基礎となる知見を提供しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
- 医学Kazuo Kimura 研究室Yokohama City University Medical Center論文 100 件·共通: 航空・宇宙工学, 推進, 航空宇宙, AI・機械学習 +10
- 神経科学Shogo Okamoto 研究室東京都立大学論文 100 件·共通: 航空・宇宙工学, 推進, 航空宇宙, AI・機械学習 +10
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研究成果(28 件)
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cstp.2026.101876
- [2026] Green competition at sea: Dynamic modeling of alternative fuel adoption and fleet competitivenessDOI: https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2026.108260
- DOI: https://doi.org/10.1080/18366503.2026.2644703
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marpol.2026.107204
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2025.101409
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13437-025-00373-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cstp.2025.101453
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13132-025-02632-w
- [2025] A Conceptual Model on Green Logistics Performance and Sustainable Development: A Methodical ReviewDOI: https://doi.org/10.7225/toms.v14.n03.020
- DOI: https://doi.org/10.1057/s41260-025-00397-0
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- DOI: https://doi.org/10.33736/ijbs.8822.2025
- DOI: https://doi.org/10.4236/jpee.2025.138007
- DOI: https://doi.org/10.1089/big.2023.0026
- [2024] Evaluating Key Drivers of Green Logistics Performance During Economic Growth in African CountriesDOI: https://doi.org/10.51176/1997-9967-2024-2-6-19
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2024.107359
- DOI: https://doi.org/10.11113/mjfas.v20n1.2885
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.envres.2023.117314
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.envres.2023.115348
- DOI: https://doi.org/10.46754/jml.2022.08.006
- DOI: https://doi.org/10.46754/jml.2021.12.005
- DOI: https://doi.org/10.46754/jml.2021.12.002
- DOI: https://doi.org/10.1108/mabr-09-2020-0060
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeca.2021.e00232
- DOI: https://doi.org/10.46754/jml.2021.08.005
- DOI: https://doi.org/10.56381/jsaem.v5i1.151
- DOI: https://doi.org/10.1080/18366503.2021.1875806
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0053369
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijlsm.2021.113270
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