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Enregistrement W4366256521 · doi:10.1177/0193841x231166973

Examining the Effects of Renewable Energy and Economic Growth on Carbon Emission in Canada: Evidence from the Nonlinear ARDL Approaches

2023· article· en· W4366256521 sur OpenAlexaboutno aff
Esma Erdoğan, Duygu Serin Oktay, Müge Manga, Harun Bal, Neşe Algan

Notice bibliographique

RevueEvaluation Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyPer capitaEconomicsNatural resource economicsGreenhouse gasEnergy consumptionFossil fuelShock (circulatory)Energy intensityEnvironmental scienceConsumption (sociology)Unit rootEconometricsEcologyEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing industrial activities trigger the intense use of fossil fuels and increase the number of carbon emissions in the atmosphere. Countries with a high share in current carbon emissions need to expand their use of renewable energy sources. Canada is an important energy producer and consumer globally. In this regard, its decisions are important for the future development of global emissions. This study examines the asymmetric effects of economic growth, renewable energy, and non-renewable energy consumption on carbon emissions in Canada from 1965 to 2017. In the first stage of the analysis, unit root testing was performed for the variables. For this, Lee-Strazicich (2003), ADF and PP unit root tests were used. The nonlinear ARDL method was used to analyze the relationship between variables. and Measures: In order to analyze the relationship between the variables in the established model, renewable energy consumption (%), non-renewable energy consumption (%), and carbon emissions (per capita-Mt). In addition, the economic growth (constant price 2010- US$) parameter was added to the model as a control variable. The findings support that energy consumption, economic growth, and renewable energy have an asymmetric effect on carbon emissions in the long run. The positive shock in renewable energy reduces carbon emissions, and a unit increase in renewable energy reduces carbon emissions by 1.29%. Besides, the negative shock in economic growth greatly deteriorates the quality of the environment; that is, a 1% reduction in economic growth causes emissions to increase by 0.74% in the long run. On the other hand, positive shocks in energy consumption have a positive and significant effect on carbon emissions. A 1% increase in energy consumption causes 1.69% carbon emissions. There are important policy implications for Canada to eliminate carbon emissions, increase the share of renewable energy sources and achieve its economic growth targets. In addition, Canada needs to reduce its consumption of non-renewable energy (such as gasoline coal, diesel, and natural gas).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,140 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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