Research and Optimization of the Coupling and Coordination of Environmental Regulation, Technological Innovation, and Green Development
Notice bibliographique
Résumé
Environmental regulation and technological innovation play important strategic roles in green growth, and the three systems interact and influence each other. Herein, we used a comprehensive development level evaluation model for calculating the environmental regulation and technological innovation indices for 17 cities in Shandong Province. We used the slack-based measure-data envelopment analysis (SBM-DEA) model to measure green development efficiency. The coupling coordination degree model was used to determine the coordination of environmental regulation, technological innovation, and green development; we divided the cities into three systems: green economy lagging, environmental regulation lagging, and technological innovation lagging. We used grey correlation analysis to explore the factors affecting system development. Eastern coastal cities were better developed in the three systems and the degree of coupling and coordination, like Qingdao and Weihai, and the observed level of technological innovation development, a critical factor in the coordinated development of cities, was lowest in Shandong Province. The grey correlation analysis illustrated that the level of economic development and the level of foreign economic development impacts cities labeled green economy lagging; the impact of pollutant emissions is greater than pollution control expenditure in environmental regulation lagging cities; and the government’s attention and the cultivation and attraction of talent are foundational for technological innovation in lagging cities. Considering these factors, we make recommendations for the optimal development of cities and coordinated development of regions.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».