Examining the Sensitivity of Global CO<sub>2</sub> Emissions to Trade Restrictions over Multiple Years
Notice bibliographique
Résumé
Shocks to international trade conditions, such as imposing tariffs, not only affects the global economy but also has substantial implications for carbon emissions. However, it is unclear whether the impact of changes in trade on carbon emissions will be consistent or change over time, as both trade patterns and emission intensity are dynamic in nature. Here, we simulated the economy and carbon dioxide (CO2) emissions in four representative years from 2004 to 2014 under a free trade scenario and a trade restriction scenario. Our simulations show that trade restrictions would have decreased global emissions by 6.0%, 5.7%, 5.2%, and 4.7% in 2004, 2007, 2011 and 2014; however, restrictions also drove a relative increase in emission intensity for all years. Although more pressure to emit was placed on developing regions with trade development over the study period, the impacts of trade restrictions on CO2 emissions weakened due to an absolute decrease in emission intensity across regions over time, especially for developing regions. Enabling continued improvements in emission intensity in developing regions by enhancing financial assistance, knowledge sharing, and technology exchange with trade is therefore critical to ensure win-win situations for both economic development and global carbon mitigation.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».