Notice bibliographique
Résumé
Eco-efficiency is an important ecological indicator for tracking the progress of how countries’ environmental-adjusted economic activity changes over time. The objective of this research is to calculate country-level eco-efficiency for a group of 18 major countries (G18) that are part of the G20. First, the data envelope analysis (DEA) method is used to calculate eco-efficiency scores. Second, the Malmquist productivity index (MPI) is used to examine how eco-efficiency changes over time. Eco-efficiency is forecast to the year 2040 using automated forecasting methods under a business-as-usual (BAU) scenario. Over the period 1997 to 2040, eco-efficiency varies widely between these countries with some countries reporting positive growth in eco-efficiency and other countries reporting negative growth. Eco-efficiency leaders over the period 1997 to 2019 and 2019 to 2040 include Australia, Brazil, France, Germany, Great Britain, Italy, Japan, Russia, and the United States. Laggards include Canada, China, India, and Indonesia. These laggard countries recorded negative growth rates in eco-efficiency over the period 1997 to 2019 and 2019 to 2040. Negative eco-efficiency growth points to a worsening of environmental sustainability. Large variations in eco-efficiency between countries make it more difficult to negotiate international agreements on energy efficiency and climate change. For the G18 countries, the average annual change in MPI over the period 1997 to 2019 was 0.5%, while the forecasted average annual change over the period 2019 to 2040 was a 0.1% decrease. For the G18 countries, there has been little change in eco-efficiency. The G18 are an important group of developed and developing countries that need to show leadership when it comes to increasing eco-efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».