The impact of agricultural intensification on carbon dioxide emissions and energy consumption: A comparative study of developing and developed nations
Notice bibliographique
Résumé
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 (CO2) 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 CO2 emissions by 15.16 percent but a negative influence of 2.92 percent on CO2 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 CO2 emissions and economic growth in developing countries and their energy consumption. Although the EKC hypothesis for CO2 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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».