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Enregistrement W4391060433 · doi:10.5267/j.uscm.2023.12.007

Dynamic relationship among carbon dioxide emissions, energy consumption and economic growth

2024· article· en· W4391060433 sur OpenAlexvenueno aff
Nawaf Abuoliem, Baliira Kalyebara, Mohammad Abdel Mohsen Al-Afeef

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKuznets curveDistributed lagError correction modelGranger causalityCarbon dioxideEconomicsEnergy consumptionGreenhouse gasEconometricsConsumption (sociology)Autoregressive modelShort runLagImpulse responseNatural resource economicsCointegrationMacroeconomicsMathematicsEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present research analyzes the short and long run relationship between Energy Consumption, Economic growth, and Carbon Dioxide emissions in Jordan. The study employs two (2) models: 1: Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bound testing approach and 2: Vector Error Correction Model (VECM) Granger causality and impulse response function. The results reveal that energy consumption has a positive impact on carbon dioxide emissions and in turn carbon dioxide emissions have a positive link to economic growth. Further, the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis is tested, and it reveals that the EKC hypothesis is validated in the case of Jordan since the carbon dioxide emissions show a significant impact on economic growth in the short and long run. The study provides important results for future researchers and government policy makers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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