L’impact de la taille des firmes industrielles sur la courbe de Kuznets environnementale : le cas des émissions de SO2 en Chine
Notice bibliographique
Résumé
L’intensité de pollution inférieure des firmes de grande taille et leurs moindres coûts marginaux de réduction des émissions demeurent un fait largement documenté dans la littérature empirique. En poursuivant les intuitions de Merlevedeet al.(2006), nous examinons l’hypothèse qu’avec l’accroissement du développement économique, la présence de firmes industrielles de taille supérieure (en moyenne) devient négativement associée aux émissions de SO2en raison de l’avantage comparatif des grandes firmes à réduire leurs émissions polluantes à un moindre coût marginal. La courbe de Kuznets environnementale (CKE) est l’instrument par lequel nous comparons l’impact de la présence de grandes firmes sur les émissions de SO2par habitant pour 29 provinces et villes chinoises. Pour vérifier la robustesse des résultats, trois différents indicateurs de taille sont retenus. Même si les estimations tendent à confirmer que les firmes de grande taille sont associées à une meilleure performance environnementale, les résultats demeurent fortement sensibles au choix de la forme fonctionnelle.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».