Analysis of Factors Influencing Energy Intensity in G20 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The purpose of this study is to analyze the impact of Gross Domestic Product (GDP), Industry Value Added (IVA), Urban Population (UP), Trade, and Foreign Direct Investment (FDI) on Energy Intensity in G20 countries. Study Design: This research used a quantitative descriptive method using panel data analysis. Place and Duration of Study: The scope of this research extends to G20 member countries such as Argentina, Brazil, Canada, China, Germany, European Union, France, United Kingdom, Indonesia, India, Italy, Japan, Korea, Mexico, Rusia, Saudi Arabia, Turki, United States, and South Africa, between 1990-2021. Methodology: This research uses descriptive method combined with panel data analysis, analyze determine of GDP, IVA, UP, Trade, and FDI on Energy Intensity in G20 countries. Furthermore, the data uses is secondary data that has a regression model on panel data from 1990-2021. Results: The result of this research show that IVA has a positive relationship and has a significant effect on increasing energy intensity in G20 countries. GDP, Trade and UP variables have a negative relationship and have a significant effect on Energy Intensity in G20 countries. Meanwhile, the FDI variable has no significant effect on Energy Intensity in G20 countries. Conclusion: Based on research result, Energy Intensity in G20 countries is influenced by various factors, The IVA factor has a positive and significant relationship with energy intensity, can be utilized to increase productivity and economic growth, but need to be balanced with effort to increase energy efficiency. While the GDP, Trade and Urban Population factors have a negative and significant relationship to energy intensity. However, FDI does not have a significant effect on energy intensity in G20 countries. The government should consider policies to reduce dependence on intensive energy, especially in sector that have a negative relation with energy intensity such as GDP, trade and urban population.
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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 | 0,001 |
| 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 ».