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Enregistrement W3010834169 · doi:10.1088/1748-9326/ab7f63

Shifting economic activity to services has limited potential to reduce global environmental impacts due to the household consumption of labour

2020· article· en· W3010834169 sur OpenAlexafffund
Daniel Horen Greenford, Timothy Crownshaw, Corey Lesk, Konstantin Stadler, H. Damon Matthews

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDamagesTertiary sector of the economyConsumption (sociology)EconomicsEconomic sectorDecoupling (probability)Economic impact analysisPrimary sector of the economyService (business)Natural resource economicsBusinessEconomyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The tertiary (or ‘service’) sector is commonly identified as a relatively clean part of the economy. Accordingly, sustainable development policy routinely invokes ‘tertiarization’—a shift from primary and secondary sectors to the tertiary sector—as a means of decoupling economic growth from environmental damages. However, this argument does not account for environmental impacts related to the household consumption of tertiary sector employees. Here we show using a novel analytical framework that when the household consumption of labour is treated as a necessary and endogenous input to production, the environmental impacts of all sectors converge. This shift in perspective also exacerbates existing disparities in the attribution of environmental impact from economic activity among developed and developing economies. Our findings suggest that decoupling of economic activity from environmental impacts is unlikely to be achieved by transitioning to a service-based economy alone, but rather, that reducing environmental damages from economic activity may require fundamental changes to the scale and composition of consumption across all economic sectors.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,254 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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