Analysis of Economic Growth on Carbon Dioxide Gas Emissions in G20 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The purpose of this research is to analyze the effect of GDP, GFCF, and urban population on carbon dioxide gas emissions. In this case, the member countries of the G20 are the group of countries responsible for 75% of the greenhouse gas emissions produced. The role of the G20 countries is needed in reducing the resulting carbon dioxide gas emissions, to prevent global warming or climate change. Study Design: This study used a quantitative descriptive method. Place and Duration of Study: The scope of this research is the member countries of the G20 such as Indonesia, South Africa, United States, Saudi Arabia, Argentina, Australia, Brazil, China, India, United Kingdom, Italy, Japan, Germany, Canada, South Korea, Mexico, France, Russia, and Turkiye, European Union with Time Period 2000-2019. Methodology: This study uses a descriptive method with a quantitative approach, namely to analyze and determine the effect of Gross Domestic Product (GDP), Gross Fixed Capital Formation (GFCF), and urban population (URB) on carbon dioxide gas emissions in the G20 countries. Furthermore, the data used is secondary data with a panel data regression model, namely a combination of time series data and cross sections starting from 2000-2019. Results: The results of this study indicate that GDP, GFCF and urban population have a positive and significant effect on increasing carbon dioxide gas emissions in G20 member countries. Conclusion: Based on the calculation results, it is found that the Gross Domestic Product (GDP), Gross Fixed Capital Formation (GFCF), and urban population (URB) in G20 member countries have a positive and significant effect on increasing carbon dioxide gas emissions, both in partial and simultaneous tests. So that the government's role in this case is needed to maintain a healthy environment with increasing economic growth, or in the sense of creating Sustainable Development Goals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».