The empirical research of the correlation between economic growth and air quality in Tianjin, China
Notice bibliographique
Résumé
This paper identified the correlation between the economic growth and the air quality in Tianjin, China. To specify, the data on GDP per capita from 2003 to 2015 was used to represent the economic growth. Furthermore, to indicate the air quality, five indexes were selected: the concentration of SO2, NO2, and PM10, ambient air quality bad rate, and the volume of industrial. For converting the five correlated indexes into a set of uncorrelated variables, two main components have been extracted from the five indexes through the principal component method in IBM SPSS Statistics. Next, by Unit Root Test, the rate of increasing the GDP per capita and the air quality have a cointegration relationship and Granger Causality Test in Eviews 9.0. Then, when the speed of GDP per capita is increasing 1 unit, the air condition will be worse 0.0725 units from Johansen Cointegration Test. Finally, from VAR model, the air quality was contributed 10% for the fluctuation of the rate of changing GDP per capita in Tianjin, and the rate of changing GDP per capita was contributed 50% for arising the change of air quality. To suggest, the government of Tianjin should make a balance between controlling the speed of increasing the economy and protecting the air quality.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».