Analysis of Energy-Economic Dynamics in Canadian Provinces: Insights from Data Analytics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper conducts study of the relationship between end-use energy demand and economic growth as indicated by the Gross Domestic Product (GDP) on a province-level within Canada. There is abundant literature investigating the direction of causality between energy use and economic growth. However, these studies tend to focus on country units or groupings of countries. Additionally, the direction of causality between energy and economic growth has yielded mixed results, which depend on the econometric methods used, the time period, and the inclusion of other economic growth/productivity factors, such as labour and capital. The contribution which this paper seeks to make is to determine the relationship between GDP and energy use within the sub-national units of Canada. This is especially important to help shape the broader conversation about the potential distributional impact of climate change policies on the economic well-being of the sub-nationals of Canada. This paper utilizes the well-known Cobb – Douglas functional form to examine the relationship between inputs, end-use energy demand, and output, defined as GDP for the provinces. Population, End Use Energy Demand and provincial level GDP time series data from 1995 to 2021 are obtained from StatsCan. Our descriptive data analysis revealed that the highly ranked provinces by growth rate of energy use per capita were not necessarily top ranking by GDP per capita growth rate. Taken together, since year 2000, 10 of out of Canada’s 13 provinces and territories have achieved growth in GDP per capita while reducing their Energy use per capita. Additionally, Granger causality showed broadly that the sub-nationals of Canada can be classed majorly as either having neutral relationship between energy and economic growth (46%) or are in the category where economic growth drives the energy use per capita (39%).
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».