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Enregistrement W4281259700 · doi:10.1016/j.renene.2022.05.095

Renewable energy and CO2 emissions: New evidence with the panel threshold model

2022· article· en· W4281259700 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRenewable Energy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaRenewable energyEconomicsPanel dataEnergy consumptionConsumption (sociology)Per capita incomeGreenhouse gasNatural resource economicsGross domestic productEconometricsMacroeconomicsEngineeringPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased concerns over climate change led to a large body of literature that examined the impact of energy and economic growth on carbon dioxide (CO2) emissions per capita. The majority of the existing studies employed various linear panel estimation techniques ignoring the potential nonlinear effects of energy and income on CO2 emissions per capita. To fill this gap, this study uses panel data consisting of 97 countries between 1995 and 2015 and examines the nonlinear impact of renewable, non-renewable energy consumption, economic growth on CO2 emissions per capita by using a dynamic panel threshold model that is robust to cross-section dependence. Our findings indicate the effect of growth in renewable energy consumption per capita on the growth of CO2 emissions per capita is negative and significant if countries surpass a certain threshold of renewable energy consumption. This finding mainly holds for developed countries and countries with stronger institutions and is robust to the use of an alternative proxy for renewable energy consumption. Our findings highlight the fact that increased renewable energy consumption would only reduce CO2 emissions per capita if and only if countries surpass a certain threshold of renewable energy consumption.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle