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Enregistrement W4323921280 · doi:10.1007/s11356-023-26142-x

Identifying the roles of energy and economic factors on environmental degradation in MINT economies: a hesitant fuzzy analytic hierarchy process

2023· article· en· W4323921280 sur OpenAlexaff
Veli Yılancı, Gökçe Candan, Muhammad Ibrahim Shah

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science and Pollution Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensIBM (Canada)Workers Compensation Board of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometricsForeign direct investmentEnvironmental degradationCointegrationEconomicsEnergy consumptionVariablesGross domestic productPanel dataProduction (economics)Hausman testEnvironmental economicsStatisticsFixed effects modelMathematicsMacroeconomicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, research communities have been studying the different determinants of environmental degradation or pollution using different contexts and methods. In this study, we identify several energy and economic factors, such as energy consumption (EC), gross domestic product (GDP), energy production (EP), urbanization (URB), and foreign direct investment (FDI) as the most effective factors of environmental degradation by obtaining several environmental researchers' opinions and using the hesitant fuzzy analytic hierarchy process. In the later stage of the analysis, we use these variables as regressors of the ecological footprint (EF) as a proxy for environmental degradation. Since we find evidence of cross-sectional dependence among the members of the variables, we use second-generational panel tests. First, we test the stationarity of the variables using the cross-sectionally augmented IPS (CIPS) panel unit test. The results show that the regressors have different orders of integration. So, we employ the Durbin-Hausman panel cointegration test to test the existence of a long-run relationship between the variables. Having found a long-run relationship, we estimate the long-run coefficients using the common correlated effects mean group estimator, which reveals that energy consumption has an increasing effect on the EF in Indonesia and Turkey, while energy production has a negative impact in Mexico and Turkey. While GDP has an increasing effect in all countries, FDI has a similar effect in only Indonesia. Moreover, URB decreases the ecological footprint in Nigeria, while it increases in Turkey. Our approach to the evaluation of environmental degradation can be generalized to other regions as well as where there is a significant need to understand the roles of different drivers on environmental degradation or pollution.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,229 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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