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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle