Impact of the European Green Deal (EDG) on the Agricultural Carbon (CO2) Emission in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
The European Union (EU) hopes to motivate a sustainable green transition in response to widespread concern that the earth is heading toward environmental calamities due to climatechange issues.The present study focused on analyzing the impact of the EGD on Agricultural carbon emissions in Turkey.European Union and Turkey have strong trade relations; Turkey exports a significant portion of its exports to the European Union.This fact made it compulsory for Turkey to follow the regulations implemented in the EU regarding trade.In reaction to the European Union's EGD, Turkey formulated EGD Action Plan, this plan laid down the roadmap for Turkey to follow the regulations under the EU's EGD.Agriculture carbon emissions in Turkey and EGD are taken as the variables for the study.In the present report, an attempt has been made to analyze impact of the EGD on agriculture carbon emissions.In study, we consider agriculture CO2 emissions as the dependent-variable and the EGD as the independentvariable.Secondary data from the various published sources have been collected and analyzed with statistical tools, and findings are drawn from them.Statistical tools like Unit Root Tests, the Ordinary Least Square Test, and Auto regressive distributed lag model, are used to interpret the impact.The result of our study shows that EGD significantly impacts agriculture carbon emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».