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Enregistrement W3021090438 · doi:10.20381/ruor-25509

Human Activities and Global Warming: A Cointegration Analysis

2003· preprint· en· W3021090438 sur OpenAlexaff
Hui Liu, Gabriel Rodrı́guez

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2003
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCointegrationGreenhouse gasEconometricsRank (graph theory)Global warmingVariable (mathematics)Unit rootClimatologyEnvironmental scienceClimate changeMathematicsEconomicsEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do human activities indeed cause global warming? This paper attempts to answer this question by reexamining the time series properties of climate variables and the existence of long-run relationships between them. Double unit root testing shows that most of the radiative forcings of greenhouse gases are integrated of order two. We then apply an I(1) and I(2) cointegrating rank analysis to identify the presence of I(2) components. After identifying a linear combination of I(2) variables that cointegrates to an I(1) process, we proceed with the I(1) cointegrating analysis and we identify two possible cases with different rank specifications. Estimation of the equation for temperature suggests that this variable reacts significantly to the radiative forcings of greenhouse gases in the long-run. This evidence allow us to conclude that human activities a¤ect temperature variations. / Est-ce que l’activité humaine entraîne effectivement le réchauffement du globe? Ce travail tente de répondre à cette question en ré-examinant les propriétés des séries chronologiques des variables climatiques, ainsi que la possibilité de l’existence à long terme d’une relation entre elles. Des tests de racines unitaires doubles démontrent que la variable qui représente la quantité de radiations causées par les gaz à effet de serre est intégrée d’ordre deux. Suite aux tests de racines unitaires, nous analysons la cointégration selon le rang pour des variables intégrés d’ordre I(1) et I(2) afin d’identifier la présence des composantes I(2). Après avoir identifié la combinaison linéaire de variables I(2) qui, par la cointégration résulte en un processus I(1), nous procédons à l’analyse de cointégration I(1) et nous identifions deux cas possibles avec des spécifications de rangs différentes. L’estimation de l’équation de la température nous amène à croire que cette variable réagie significativement aux radiations causées par les gaz à effet de serre à long terme. Les évidences nous permettent de conclure que l’activité humaine affecte les variations de la température.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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