Mortality rate, carbon emissions, renewable energy and per capita income nexus in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
This study exclusively contributes to the health-environment discourse by using mortality rates, carbon emissions (proxy for environmental degradation), renewable energy and real per capita income to investigate these intrinsic relationships. This study uses an unbalanced sample of 47 Sub-Saharan African countries from 2005-2019 to reveal that: (1) both carbon emissions and renewable energy are associated with higher mortality rates; (2) real per capita income is associated with reducing mortality rates; (3) per capita income attenuates the effect of renewable energy on mortality rates, (4) persistency in mortalities exist; and (5) the health-environment-energy-income dynamics differ across income groups. Additionally, this study submits that the interaction of renewable energy and real per capita income dampens the positive effect of renewable energy on mortality rates and supports the argument that income levels lessen the extent of mortalities. Besides, these results vividly show that real per capita income reduces the devastating effect of renewable energy on infant and under-5 mortality rates from 0.942% to 0.09%, 2.42% to 0.55%, 1.04% to 0.09% and 2.8% to 0.64% for high and middle-income countries, respectively. This is a novel and significant contribution to the health-environment literature. Hence, real per capita income is a crucial determinant of mortality rate. Policy recommendations are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».