An Ideology of Sustainability under Technological Revolution: Striving towards Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
The recent decades have witnessed an unprecedented surge in global warming occasioned by human anthropogenic activities. The ensuing effects have brought devastating threats to human existence and the ecosystem, with the sustainability of the future generations highly uncertain. Resolving this pervasive issue requires evidence-based policy implications. To this end, this study contributes to the ongoing sustainable development advocacy by investigating the impacts of renewable energy and transport services on economic growth in Germany. The additional roles of digital technology, FDI, and carbon emissions are equally evaluated using data periods covering 1990 to 2020 within the autoregressive distributed lag (ARDL) framework. The results show the existence of cointegration among the variables. Additionally, renewable energy and transport services positively drive economic growth. Furthermore, economic growth is equally stimulated by other explanatory variables, such as digital technology and carbon emissions. These outcomes are robust for both the long-run and short-run periods. More so, departures in the long run are noted to heed to corrections at an average of 60% speed of adjustment. The estimated models are confirmed to be valid based on the outcomes of the postestimation tests. Policy implications that support the path to sustainability are highlighted based on the findings.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».