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Enregistrement W4281699110 · doi:10.3390/ijerph19116734

The Effects of Broadband Infrastructure on Carbon Emission Efficiency of Resource-Based Cities in China: A Quasi-Natural Experiment from the “Broadband China” Pilot Policy

2022· article· en· W4281699110 sur OpenAlexaff
Bo Li, Jing Liu, Qian Liu, Muhammad Mohiuddin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of China
Mots-clésChinaResource (disambiguation)BroadbandBusinessEnvironmental economicsCarbon fibersNatural resource economicsEngineeringTelecommunicationsEconomicsComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource-based cities (RBCs) face serious environmental pollution, and there are efforts to try to overcome those challenges by transforming industrial structure through investing in new technologies. Based on the panel data of 114 prefecture-level resource-based cities in China, this paper uses the difference-in-differences (DID) method to identify the effects of the "Broadband China" pilot policy on the carbon emission efficiency of resource-based cities. The results show that the "Broadband China" pilot policy has a significant effect on the improvement of carbon emission efficiency of resource-based cities, and the results are still valid after parallel trend test, PSM-DID estimation and placebo test. This study also finds that there are differences in the carbon emission efficiency of different locations and types of resource-based cities. In addition, the results of the mechanism analysis show that the "Broadband China" pilot policy can promote the improvement of carbon emission efficiency by promoting the upgrading of the industrial structure, the accumulation of human capital and the improvement of the level of urban innovation of resource-based cities. The findings provide a reference for China's resource-based cities to develop the Broadband infrastructure, realize industrial upgrading, accumulate human capital and improve urban innovation level, and promote low-carbon transformation and improve carbon emission efficiency.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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