A Research on Driving Factors of Carbon Emissions of Road Transportation Industry in Six Asia-Pacific Countries Based on the LMDI Decomposition Method
Notice bibliographique
Résumé
The transportation industry is the second largest industry of carbon emissions in the world, and the road transportation industry accounts for a large proportion of this in the global transportation industry. The carbon emissions of the road transportation industry in six Asia-Pacific countries (Australia, Canada, China, India, Russia, and the United States) accounts for more than 50% of this in the global transportation industry. Therefore, it is of great significance to study driving factors of carbon emissions of the road transportation industry in six Asia-Pacific countries for controlling global carbon emissions. In this paper, the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) decomposition method is adopted to analyze driving factors on carbon emissions of the road transportation industry in six Asia-Pacific countries from 1990 to 2016. The results show that carbon emissions of the road transportation industry in these six Asia-Pacific countries was 2961.37 million tons in 2016, with an increase of 84.43% compared with those in 1990. The economic output effect and the population size effect have positive driving influences on carbon emissions of the road transportation industry, in which the economic output effect is still the most important driving factor. The energy intensity effect and the transportation intensity effect have different influences on driving carbon emissions of the road transportation industry for these six Asia-Pacific Countries. Furthermore, the carbon emissions coefficient effect has a relatively small influence. Hence, in order to effectively control carbon emissions of the road transportation industry in these six Asia-Pacific countries, it is necessary to control the impact of economic developments on the environment, to reduce energy intensity by promoting the conversion of road transportation to rail and water transportation, and to lower the carbon emissions coefficient by continuously improving vehicle emission standards and fuel quality.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».