Understanding the importance of sustainable ecological innovation in reducing carbon emissions: investigating the green energy demand, financial development, natural resource management, industrialisation and urbanisation channels
Notice bibliographique
Résumé
Humanity is in more danger from escalating greenhouse gas (G.H.G.) emissions, making the world warmer. The study examined the relationship between China’s environmental technologies, ecological innovation, and carbon emissions using time-series data from 1975 to 2020. The N.A.R.D.L. approach is used to examine the cointegration of variables in the short and long run. In the short run, environmental technologies, industrialisation (I.N.D.), positive shocks to natural resource depletion (N.R.D.), negative shocks to renewable energy (R.E.) use, and technical advancements affect carbon emissions. On the other hand, positive shocks to environmental technologies and financial development (F.D.), negative shocks to N.R.D., R.E. consumption (E.C.), and technical innovation all have a long-term effect on carbon emissions. Granger causality was used to examine the causal link between variables. According to the findings, environmental technologies, F.D., technical innovation, N.R.D., and economic growth (E.G.) cause carbon emissions. The impulse response function revealed an inverse link between asymmetric environmental technology and carbon emissions. In contrast, F.D. and N.R.D. directly affect environmental degradation over time. The outcome of the variance decomposition revealed that negative shocks of F.D. would likely exert greater pressure on achieving sustainable environmental agenda. Investment in environmental technology, F.D., technological innovation and R.E. should be encouraged by the Chinese government to achieve sustainable prosperity.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».