Dynamic linkage of Renewable Energy, Technology Innovation and Mineral Resource Demand in Resource Rich Economies
Notice bibliographique
Résumé
This investigates the relationship of renewable energy, technology innovation, economic growth, and the interaction between renewable energy and technology innovation with mineral resource demand in resource-rich economies (Russia, The USA, Brazil, Canada, Iran, Saudi Arabia, Australia, Venezuela, China, & Iraq). The research employs the dynamic common correlated effect (DCCE) method for the period from 1995 to 2021. The findings show that coefficients for RENR, TINO, TR, and EG are all statistically significant, indicating their significant positive long-term impact on the mineral resource demand. Increases in RENR, TINO, TR, and EG are associated with positive changes in the outcome variable over the long term. However, the coefficient of INTERM has a significant negative influence on the mineral resource demand in the long run. The findings provide valuable insights into the dynamic interrelationships between the model's variables. Policymakers should focus on policies that promote and enhance RENR, TINO, TR, and EG, as they positively influence the outcome variable in the long run. Additionally, policymakers should be cautious of the potential negative effects of changes in INTERM on the mineral resource demand over the long term and carefully assess policies affecting this variable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».