Analysing the Impact of Anthropogenic Factors on the Environment in India
Notice bibliographique
Résumé
Using carbon dioxide as a surrogate measure of various environmental impacts, this paper analyses the effects of anthropogenic factors on CO2 emissions in India. The paper uses the STIRPAT model with data for 1960-2007. The results show that urbanisation has the largest potential negative effects on the environment, followed by population, service sector, industrial sector and GDP per capita. While analysing the potential effects of various anthropogenic factors on the environment, accounted for by average annual growth rates, population emerges as the single largest factor contributing towards emissions, followed by urbanisation (the degree of contribution to change in CO2 emissions by these factors are 33.8% and 29.7% respectively). Hence, there is a need for serious consideration of policy changes with regard to demographic and urban planning in India in order to reduce the effects of these factors on the environment. For instance, India could adopt a two-child policy like the one-child policy in China to control population growth. Unplanned and haphazard urbanisation can lead to inefficient use of energy resources that may hinder the efforts to reduce carbon dioxide emissions in India. Hence sustainable urban planning across Indian states is very much essential for better management of environmental resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».