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Enregistrement W4392915574 · doi:10.3390/su16062498

The Determinants of Greenhouse Gas Emissions: Empirical Evidence from Canadian Provinces

2024· article· en· W4392915574 sur OpenAlexaffabout
Azad Haider

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasPer capitaAgricultural economicsEnvironmental sciencePer capita incomePanel dataOrdinary least squaresElectricityEconomicsNatural resource economicsEconometricsEngineeringPopulationEcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of the present study is to examine the determinants of greenhouse gas emissions in Canada using panel data of 10 provinces from 1990 to 2019. The pooled ordinary least squares method is used to estimate the models. The main findings of the basic model show that provinces with larger populations, younger ages, and more income produce higher levels of greenhouse gas emissions. The results of the extended model (per capita greenhouse gas emissions as the dependent variable) show that only five factors (out of ten potential determinants identified)—oil production per capita, gas production per capita, motor vehicles registered per capita, electricity generation intensity, and heating degree days—are significant determinants of per capita greenhouse gas emissions. The results also reveal that the provinces with older populations have lower per capita greenhouse gas emissions in Canada. However, both trend variables played an important role in explaining the greenhouse gas emissions per capita in Canada. Moreover, there were no significant differences among the patterns of the per capita greenhouse gas emissions in Canada after 2005.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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