Employing the Panel Quantile Regression Approach to Examine the Role of Natural Resources in Achieving Environmental Sustainability: Does Globalization Create Some Difference?
Notice bibliographique
Résumé
In the modern era of globalization, natural resources have become an important factor in shaping a sustainable future; however, the evidence on the role of globalization in reducing the adverse environmental impacts of natural resources is relatively scarce. The current study explores the dynamic interaction between energy consumption, economic development proxied through the human development index, population, natural resources, globalization, and ecological footprint under the core idea of the Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology (STIRPAT). This research applies panel data for the period from 1999 to 2018 in nine countries with the highest oil production (Brazil, Canada, China, Iran, Kuwait, Russia, Saudi Arabia, United Arab Emirates, and the United States). The results of this study are based on the panel Method of Moments Quantile Regression (MMQR). Empirical findings foundthat economic development, energy consumption, population, and natural resources contribute to increased environmental degradation, while globalization seems the main source of environmental sustainability. Concerning the indirect impacts of globalization, expanded interaction and integration among oil-producing countries helped to inhibit ecological footprint; nevertheless, natural resources complicate the design of a sustainable future by promoting environmental degradation. Additionally, a bidirectional causality relation was discovered between population, energy consumption, globalization, and ecological footprint; however, the panel Dumitrescu and Hurlin causality test results revealed a unidirectional causality association from economic development to ecological footprint and from natural resources to ecological footprint. Our findings shed new light on the criticality of globalization in achieving environmental sustainability by providing cleaner practices that will prevent rent-seeking.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».