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Enregistrement W2943394319 · doi:10.9734/ajaees/2019/v32i330153

The Long Run Relationship between Economic Growth and Environmental Quality

2019· article· en· W2943394319 sur OpenAlexaff
Redwan Ahmed, Gabriela Sabau, Morteza Haghiri

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Agricultural Extension Economics & Sociology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaGross domestic productEconomicsAgricultural economicsEnvironmental pollutionProduction (economics)Environmental qualityCarbon dioxideEconomic growthEnvironmental scienceMacroeconomicsEnvironmental protectionPopulationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the controversial debates in environmental economics, which began in the 1980s, is the relationship between environmental pollution and economic growth. The study investigated the relationship between per capita carbon dioxide emissions and gross domestic product per capita in 63 countries over 51 years during 1960 to 2010. Using a graphical analysis approach, the results of this study showed that the relationship between per capita carbon dioxide emissions and gross domestic product per capita amongst the sample data followed a sigmoid curve indicating that the per capita carbon dioxide emissions of a country increased when its economy transitioned from a labor-intensive technology to a capital-intensive one caused by an increase in the rate of economic growth. The results also showed that the amount of relative emissions varied amongst the countries. The variability could be imputed to the following reasons: (i) the heterogeneity in the structure of the economies, and (ii) the disparity in the mode of production used in the countries’ manufacturing processes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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