Efectos del crecimiento económico en las emisiones de CO2 en América del Norte
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the heterogeneity in the environmental field, specifically in the emission of the main of the greenhouse gases, CO2, within the 3 countries composing the North American region. On the one hand, the United States is a large emitter of CO2 (19% of global emissions accumulated in 1990-2020), only surpassed by China as of 2005. On the other hand, Canada and Mexico are relatively small emitters on a global scale (1.8% and 1.4% of global emissions accumulated in 1990-2020, respectively), but with large economic and technological differences. Under these conditions, the objective of this research is to find differences and similarities between the three countries regarding CO2 emissions trends and their driving structural factors: scale, technological and composition effects, based on annual data from 2001 to 2014. With a structural decomposition analysis, we found that, in general, the scale effect was polluting and dominating in the period, while the technological effect was anti-polluting, in addition to a small and ambivalent composition effect (positive in some years and negative in others). It is concluded that there is a process of convergence in the intensity of emissions per GDP value and with respect to the three mentioned effects. It is also concluded that the characteristics of the three effects in Mexico were like those of the United States, while Canada approached along the analysis period.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».