Factors influencing carbon emissions under EKC scheme and the role of renewable energy in Gulf Cooperation Council countries
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In the face of the rising challenges of climate change, lowering emissions has become a key driver of environmental sustainability and sustainable growth.This study examines the validity' Environmental Kuznets Curve (EKC) scheme for Gulf Cooperation Council (GCC) countries between 2000 and 2020 by considering different types of energy sources (total, non-renewable, renewable), urbanization, and trade openness.Methods/Approach: Therefore, we consider the issue of cross-sectional dependency within panel data by testing its presence and employing the CIPS test to inspect the unit root.The Pedroni, Kao and Westerlund panel data cointegration tests have also been used to check the presence of long-run linkages.In addition, we apply the fully modified ordinary least squares (FMOLS), dynamic ordinary least squares (DOLS), and pooled mean group (PMG) techniques to explore the long-run dynamics between variables.Results: First, it is observed that the EKC hypothesis is established in the case of six countries of GCC using CO2 emissions.Second, the direct connection between economic complexity and environmental degradation is obtained.Third, energy consumption seems also to be negative and significant.Fourth, urbanization and trade openness contribute to increase CO2.Conclusions: Findings thus point to the fact that the promotion of energy contributes to reduce the harmful effect of economic complexity over dioxide carbon emissions as consequence of scale and composition effect.In this sense, the study suggests some noteworthy environmental policy implications to reduce the level of carbon dioxide emissions in Gulf Cooperation Council countries.
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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 ».