Impact of Economic Growth, Trade Openness, Urbanization and Energy Consumption on Carbon Emissions: A Study of India
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Global warming is one of the most severe environmental problems humans are facing now. This study aims to assess the impacts of economic growth, trade openness, urbanization, and energy consumption on carbon emissions in India; (2) Methodology: In this longitudinal study, data have been collected from World Development Indicators and Our World in Data from 1980 to 2021. Two models have been used in this study, which are ARDL and the random forest model, which is a machine learning algorithm that uses the aggregated prediction for final prediction; (3) Results: The ARDL model revealed that the variables were cointegrated. In the short run, CO2 emissions at previous lag, economic growth, and trade openness negatively correlated with CO2 emissions, while energy consumption and urbanization exhibited a positive correlation. In the long run, energy consumption, urbanization, and trade openness positively correlated with CO2 emissions, while economic growth and CO2 emissions at previous lag demonstrated a negative correlation. The high value of the R2 and low values of RMSE and M.A.E. in the Random Forest model shows the model’s fitness; (4) Conclusions: The study’s findings have been briefly discussed, and a few suggestions have been provided based on the results.
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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) | 0,001 | 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 ».