RETRACTED: Financial Consideration of Energy and Environmental Nexus with Energy Poverty: Promoting Financial Development in G7 Economies
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
Energy and environmental concepts have been extensively studied in the past. However, these studies often lacked integrated analysis of energy, monetary, public, and ecological aspects to assess energy and environmental issues. This article provides analyzation of the G7 nations’ qualitative, social, cultural, and health achievement in the energy poverty indexes. These include the energy economics and climate change of energy poverty, by using DEA like a composite indicator. The G7 countries’ combined energy consumption is equal to 34% of the world’s total, whereas the GDP is 50% of the global total. As a result, this article develops a comprehensive series of energy, financial, societal, and environmental indicators that are up to date. Such indicators are utilized to assess energy financial, societal, and EPI using a mathematical composite indicator. Canada has the greatest EPII score, indicating that it can deal better than the other G7 countries with energy independence, productivity expansion, and social impact, and France’s and Italy’s the second tier. While Japan has a 0.50 EPI grade and the United States will have the lowest, the G7 countries are growing faster. Finally, we propose a policy framework for enhancing the research area. The energy, societal, and EPI were created by combining these elements. In terms of energy independence, economic growth, and sustainability practices, Canada beats the other G7 countries according to the data. France and Italy are in the 2nd and 3rd places, respectively. Despite having a higher level of economic development than the G7 countries, Japan has a 0.50 Environmental Performance Index rating, whereas the United States has a minimum average Environmental Performance Index rating. Finally, in order to improve the study’s subject, we propose a policy framework.
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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,009 |
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 ».