A path towards environmental sustainability: exploring the effects of technological innovation and investment freedom on load capacity factor
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of investment freedom, technological innovation, renewable energy, and economic growth on load capacity factor (LCF) within the context of Sustainable Development Goals (SDGs) 7 and 13 for a group of high investment freedom countries (Luxembourg, Germany, Austria, Australia, Canada, Denmark, Netherlands, United Kingdom, Chile, Singapore, New Zealand, United States of America, Belgium, Finland, Uruguay, Latvia, Spain, Sweden, and Switzerland). Furthermore, this research assesses the impacts of achieving carbon neutrality by 2030. The data set covers the years between 1995 and 2019. Moreover, the validity of the load capacity curve (LCC) hypothesis is analyzed in all countries. Long-run coefficients are estimated using the Regularized Common Correlated Effects (rCCE) estimator, and the robustness analysis is performed using Common Correlated Effects (CCE) estimators. The overall assessment of the panel reveals that the LCC hypothesis is invalid in the selected nations, with the exception of Belgium. Other findings indicate that investment freedom reduces the LCF for New Zealand. However, investment freedom increases LCF, improving environmental quality in Latvia. Technological innovation decreases LCF for Singapore and increases it for Germany. Renewable energy increases LCF for the UK and Spain. Finally, policy implications for improving environmental quality are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».