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Enregistrement W4311981172 · doi:10.3389/fenvs.2022.1036300

The impact of agricultural intensification on carbon dioxide emissions and energy consumption: A comparative study of developing and developed nations

2022· article· en· W4311981172 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaFujian University of TechnologyFujian Provincial Department of Science and Technology
Mots-clésGreenhouse gasDeveloping countryKuznets curveEconomicsEnergy consumptionAgricultureDeforestation (computer science)Natural resource economicsQuantile regressionEnvironmental scienceAgricultural economicsEconomic growthEconometricsGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy consumption has become a necessity in today’s world, and economies in developing nations cannot thrive without it. Countries with less developed economies face the same challenges of achieving sustained economic growth as those with more advanced economies. Herein, we examine the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis by looking at the interplay between GDP growth, energy use, agricultural output, and the effects of carbon dioxide (CO 2 ) emissions. From 1991 to 2016, we used panel and quantile regression analyses to compare emissions in nine developing countries with those in 13 developed countries. There is the beginning of a reverse U-shaped relationship between agricultural energy use and greenhouse gas emissions. As a result, the verified EKC hypothesis paves the way for a watershed moment in the progress of industrialized nations’ economies. The estimated results of agriculture have a favorable impact on CO 2 emissions by 15.16 percent but a negative influence of 2.92 percent on CO 2 emissions from using liquid fuels, leading to more severe environmental deterioration. Additionally, in developing countries, feed cropping, deforestation, biomass burning, and deep soil and cropping all have detrimental consequences on the ecosystem. There is a negative correlation between CO 2 emissions and economic growth in developing countries and their energy consumption. Although the EKC hypothesis for CO 2 emissions was rejected at lower quantiles, it was validated for Qatar, Canada, China, and other high-emitting economies according to the empirical estimation of quantile regression. The findings of this study have important policy implications for reducing carbon dioxide emissions, suggesting that policymakers account for the stage of economic growth currently being experienced when formulating measures to cut energy use and protect the environment. Possible solutions to mitigate environmental degradation include enactment of policies to reduce energy consumption.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,206 · 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