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Enregistrement W4294647465 · doi:10.1080/02692171.2022.2117287

Greenhouse gas emissions in Vietnam: an analysis based on a social accounting matrix with firm heterogeneity

2022· article· en· W4294647465 sur OpenAlexaff
Phuong Thao Dang, K. Ali Akkemik

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Applied Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasSocial accounting matrixIndustrialisationForeign direct investmentBusinessState ownedEconomicsNatural resource economicsInternational economicsMarket economyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vietnam is one of the fastest-growing polluters in the world – due to rapid industrialization facilitated by massive foreign investments. This study estimates the sources of greenhouse gas (GHG) emissions arising from activities of firms using a social accounting matrix (SAM) that incorporates firm heterogeneity based on ownership style, namely, state-owned enterprises, private firms, and foreign-invested enterprises. The results show that an increase in exports or investments increases GHG gas emissions to varying degrees depending on whether the increase occurs in state-owned enterprises, private firms, or foreign-invested enterprises (FIEs). The largest increase in emissions results from an increase in exports and investments of FIEs, whereas the increase in emissions due to private firms and SOEs is much smaller. The results imply that it is important to consider the impact of foreign investments and the activities of foreign firms on GHG emissions in Vietnam.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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