Investigating the Relationship Between Canada’s Environmental Quality and GDP-Alternative Measures: An Error Correction Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the long-run relationship between Canada’s total greenhouse gas emissions (as an indicator of environmental quality) and economic development captured by gross domestic product (GDP) and GDP-alternative measures (which are argued to be more representative of the wider-scale economic progress, Rani & Mandal, 2020). The three GDP-alternative measures assessed were gross national disposable income (GNDI), human development index (HDI), and index of economic freedom (IEF). Time series properties of per capita greenhouse gas emissions (GHGpc) were evaluated. Augmented Dickey Fuller stationarity test was performed for GHGpc, after which, Johansen tests were performed to evaluate cointegration between GHGpc and the economic growth measures. Error correction models were run to evaluate the long-run behavior of GHGpc with per capita GDP and GNDI (GDPpc and GNDIpc, respectively), HDI, and IEF. GHGpc was found to be cointegrated with both GDPpc and all the GDP-alternative indicators. The paper contributes to the existing literature by demonstrating that Canada’s per capita GHG emission has a long-run relationship with both GDP and GDP-alternative indicators. This study represents the first assessment in the body of knowledge of the relationship between Canada’s national-level total GHG emissions and GDP-alternative measures. Keywords: Greenhouse gas, Stationarity, Cointegration, Error correction, GDP-alternatives.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».