Asymmetric effects of global uncertainty: the socioeconomic and environmental vulnerability of developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the influences of global uncertainty indicators volatility on the domestic socioeconomic and environmental vulnerability in a sample of 54 developing countries. Design/methodology/approach The two-step system generalized method of moments estimator is recruited to deal with autoregression and endogeneity matter in our dynamic panel data. Seven different global uncertainty indicators (US trade uncertainty; world trade uncertainty; economic policy uncertainty; world commodities and oil prices; the geopolitical risk index and the world uncertainty index) have been mobilized and compared for their empirical impact on the economic (growth and GDP), social (the misery index and income inequality) and environmental (CO 2 emissions) vulnerabilities of nations. Findings Our empirical estimations suggest that the socioeconomic and environmental vulnerability cannot be solved through the same pattern: all decrease of a particular aspect will necessarily have a cost and an opposite influence on at least one of the other aspects of the nations' vulnerability. Originality/value The originality of this article is to combine these three dimensions of vulnerability in the same investigation. To our knowledge, our research is one of the few providing a joint analysis of the influence of global uncertainty on the economic and socioenvironmental countries' vulnerabilities – given the fact social, economic and environmental aspects are at the heart of the UN sustainable goals, our study can be seen as an investigation of the nations' capabilities to work proactively on meaningful sustainable goals in an increasingly uncertain world.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».