China contributed to low-carbon development: carbon emission increased but carbon intensity decreased
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Population expansion and economic development increased global greenhouse gas emissions, leading to serious environmental degradation. China, the world's largest developing country and promoter of the “Belt and Road Initiative” (BRI), accounts for 28.8% of the world"s total energy carbon emissions. How to reduce energy consumption to achieve the “double carbon” target (i.e., carbon peaking and carbon neutrality) and promote the implementation of Green BRI is still a serious challenge that China needs to face. Methods We evaluated China's carbon emissions using three indicators (i.e., total carbon emission, carbon intensity, and carbon emissions effect), and used spatial analysis to reveal the spatial and temporal trends of China's carbon emissions. In addition, the LMDI model was adopted to explore the driving mechanism of carbon emissions, so as to seek a path that can achieve harmonious economic and environmental development, as well as the “double carbon” target. Results China's total carbon emission increased at a rate of 226.12% from 2000 to 2019, while the carbon intensity decreased at a rate of 48.84%. Carbon emission showed a trend of increasing and then decreasing from southwest to northeast. From 2000 to 2019, the total carbon emission, Gross Domestic Product (GDP), population size and total energy consumption are growing in synergy. Economic and population effects are positively related to carbon emissions, while technology effects are negatively related to it, indicating technological innovations contribute to the reduction of carbon emissions. Discussion Some suggestions were proposed to control carbon emissions with a view to helping policy makers to formulate relevant policies. The findings provide a scientific basis and reference for the country to achieve the “double carbon” target and the low-carbon sustainable development of BRI.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».