What drives changes in carbon emissions? An index decomposition approach for 40 countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes carbon emission trends and drivers in 40 major economies using the WIOD database, a harmonized and consistent dataset of input-output table time series accompanied by environmental satellite data. We use logarithmic mean Divisia index decomposition to (1) study trends in global carbon emissions between 1995 and 2009, (2) attribute changes in carbon emissions to either influences of economic activity, changes in technology, changes in the structure of the economy, alterations of the fuel mix, or changes in carbon intensities of specific fuel types, and (3) highlight sectoral and regional differences. We first find that heterogeneity in each country is higher than heterogeneity in sectors. This finding might lead to the conclusion that, in order to abate CO2, structural conditions in sectors prevail over regional circumstances. Regarding our results of the decomposition analysis, the drivers of changes in carbon emissions are very heterogeneous. Among the world's top ten emitters, in only three countries - China, Germany and Canada - the main driver of an improved emissions performance was technological change. Conversely, in Japan and Australia structural change of the economy contributed to less severe increases of emissions. The deployment of cleaner energy sources had a positive in some, mainly developed, economies. Moreover, our results for the global level suggest a general move towards more efficient means of production.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle