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Enregistrement W2268095326

Impact of Affluence, Population Growth and Technology on Environment in terms of CO2 Emission in Developing, Developed and Least Developed Economies

2013· article· en· W2268095326 sur OpenAlexaboutno aff
Ashwani Kumar Sharma

Notice bibliographique

RevueKDI Central Archives (Korea Development Institute) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsPopulationPopulation growthDeveloping countryNatural resource economicsDevelopment economicsEconomyEconomic geographyEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global warming is a tangible reality.Green House Gases (GHGs) are the main cause of this world-wide phenomenon.Since the middle of last century there has been an abrupt increase in GHG emission because of high anthropogenic pressure and fast economic growth in many parts of the world.Because of environmental concern all over the world there have been concerted efforts to cope up with this problem.Myriads of empirical studies were carried out and policy decisions were taken to contain CO 2 emission.This study is also undertaken to examine that which of the factors out of population growth, economic development and technological advancements cause more damage in terms of CO 2 emission.Then behavior of the most harmful factor is analyzed in Environmental-Kuznets -Curve to search a solution to this problem.This is accomplished through widely used models viz.IPAT model and Environmental -Kuznets -Curve (EKC).The impact on environment in terms of CO 2 emission is measured in 21 economies of the world comprising of seven in each three categories viz.developing, developed and least developed economies.The decompositionidentity of IPAT model is used in this study to identify the most harmful factor.It is found that the economic growth i.e.GDP per capita iscausing more damage to the environment in terms of CO 2 emission than population growth in developing and developed economies.However, in least developed economies technological factor is causing severe damage.It is because of the reason that poor countries are not in a position to adopt environmental friendly technologies particularly for energy production.The relationship of CO 2 emission and economic growth is then subjected to analysis in EKC.However, no ideal relation of inverted U shaped curve is found in any of the countries.However, in case of UK, France and Germany negative relation between CO 2 emission and GDP per capita is observed.In case of fast growing economies viz.India, China, Indonesia, Malaysia and Bangladesh direct positive relation is found.In case of USA, Canada and Japan, a different 'N' shaped curve is observed.In this study it is found that CO 2 emission depends upon complex interactions of all three variables i.e. population pressure, economic growth and technology.The countries like Germany, France and UK where the policies of environmental protection are widely adopted and clean technologies are used in energy production CO 2 emission has been contained.The least developed economies like Liberia, Rwanda and Madagascar are causing severe damage to the environment.In present scenario of globalization the most harmful factor for release of CO 2 is economic growth in developed and developing economies.However, in case of least developed economies technological factor is responsible for greater damage.It is also found that CO 2 emission does not follow inverted 'U' shaped curve as has been envisaged in Environmental -Kuznets -Curve.i Dedicated ToThe cause of Mother Earth

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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