Nexus between Agricultural Land Use, Economic Growth and N2O Emissions in Canada: Is There an Environmental Kuznets Curve?
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates the relationship between nitrous oxide emissions and economic growth using the ARDL bounds testing approach in Canada over the period of 1970–2020. The agricultural land use and exports are included in the estimated models as additional control variables. The empirical findings confirmed the environmental Kuznets curve hypothesis when total N2O emissions are used as a dependent variable in the case of Canada, and similar results are found when we used agricultural induced N2O emissions as a dependent variable. The results also indicate that Canada is already in the decreasing segment of the Kuznets curve, and the turning point of GDP per capita for the total N2O emissions is $41,718, while for agricultural induced N2O emissions, it is $38,825. Our empirical evidence confirms that agricultural land use had a positive and significant effect on total N2O emissions, while a negative but insignificant effect in the case of agricultural induced N2O emissions. However, Canadian exports are negatively associated with total N2O emissions as well as agricultural induced N2O emissions, but it requires more stringent laws to curb N2O emissions-oriented exports to keep the ecosystem in balance in the short-run and intends to meet its long-term target of reducing emissions as it progresses towards Canada’s 2050 net-zero ambition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».