Unveiling the criticality of digitalization, eco‐innovation, carbon tax, and environmental regulation in <scp>G7</scp> quest for carbon footprint mitigation: Insights for sustainable development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A great deal of empirical research has been conducted to find effective solutions to global warming, which is widely recognized as a major cause of environmental degradation and overall decline in well‐being. It should be noted that international coalitions such as the G7 countries (Canada, France, Germany, Italy, Japan, the United Kingdom, and the United) are not left of the ravaging adverse effects of environmental pollution. Consequently, this study contributes to the literature by examining the role of digitalization on carbon footprint amidst environmental‐related technologies, renewable energy, environmental policy stringency, carbon tax, and financial development in G7 countries from 1996 to 2019. The study relies on cross‐sectional autoregressive distributed lag, common correlated effects mean group, augmented mean group, and method of moment quantile regression (MMQR). Results from the analyses show that digitalization is an essential mitigating tool for the surging carbon footprint in G7 countries. Besides, the imperatives of other covariates in subduing the adverse environmental effects of carbon footprint are empirically supported except for financial development. Remarkably, the distributional effects of the exogenous variables on carbon footprint based on MMQR are found robust for the primary analyses. The direction of cause standing between bidirectional and unidirectional heightens the novelties of this study. Based on the findings, sustainable footprint policies in G7 economies are suggested.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».