GAUGING GREENHOUSE EMISSION THROUGH CBA, TRADE, FDI, AND POPULATION GROWTH
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Greenhouse gas emissions have a massive effect on the thinning of the earth's ozone layer, nowadays the industry is obligated to be as responsible for the process and output as possible in order to reduce carbon dioxide emissions (CO2). This study examines the implications of consumption-based accounting, trade, and foreign direct investment on greenhouse gas emissions from the least five emitters of different fuel types, according to the World Research Institute Indonesia, which are Japan, Brazil, Indonesia, Iran, and Canada from 2000 until 2020. Methods: The study employs a panel data regression using Random Effect Model-Hausman Test. Results: The findings show that foreign direct investment has a strong negative association with lowering greenhouse gas emissions. The greater the investment, the cleaner the air and atmosphere. Trade has a negative correlation with greenhouse gas emissions, this reflects increasing environmental consciousness among producers and/or increasing pressure for environmentally friendly operations from oversea. Since natural assets could convey their full economic potential on a sustainable ground. The population had a role in lowering carbon emissions as well. The results of the consumption-based emission regression show a significant positive relationship, which can clearly exacerbate climate change conditions. It is not astounding, given that CBA accounts for emissions throughout a product's or service's complete lifecycle. Conclusion and suggestion: This study advances the grasp of greenhouse gas emissions and the factors that influence others in the five lowest emitters. It is the first study towards using greenhouse gas emission data as the dependent variable, rather than consumption-based accounting data, which has been used in most previous studies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».