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Enregistrement W2296860568 · doi:10.1111/cjag.12101

An Examination of the Relationship between Air Quality and Income in Canada

2016· article· en· W2296860568 sur OpenAlexaffvenueabout
Ross McKitrick, Joel Wood

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir quality indexAir pollutionPollutantKuznets curveOzoneNitrogen dioxideEnvironmental scienceEconometricsEconomicsGeographyMeteorologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental Kuznets curve hypothesis suggests that at high income levels, economic growth is accompanied by decreasing concentrations of air pollutants. We examine the relationship between four common air pollutants and income across Canadian provinces and metropolitan areas. Our study improves upon past studies of the relationship in Canada in two ways. First, our use of panel methods and pollution concentration data from individual monitoring stations allows for a much larger sample size than previous Canadian studies. Furthermore, our econometric modeling approach separates and identifies the relative magnitudes of the scale, composition, and technique effects. Our results are as expected for annual average concentrations of sulfur dioxide, nitrogen dioxide, and carbon monoxide: a positive effect of increases in the scale of the economy was completely offset by improvements in technology and changes in the composition of output. Similar results are found for ground‐level ozone when choosing the measure used to assess the Canada‐Wide Standard; however, the results when using annual average concentrations of ozone are much different. We attribute this difference to the focus of government policy to reduce short‐term, rather than long‐term, exposure to ozone.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,136 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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