MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393077948 · doi:10.1142/9781800614482_0001

The Impact of Globalization and Financial Development on Climate Change: Fresh Evidence from 60 Developing Countries

2024· book-chapter· en· W4393077948 sur OpenAlexaff
Michael Polemis, Thanasis Stengos

Notice bibliographique

RevueTransformations in banking, finance and regulation · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeveloping countryClimate changeGlobalizationBusinessDevelopment economicsNatural resource economicsEconomicsEconomic growthMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scope of this chapter is to investigate the causal effects of globalization and financial development on environmental degradation, proxied by the level of carbon dioxide emissions for 60 developing countries over the period 1970–2014. The econometric methodology accounts for the presence of cross-sectional dependence, while it employs proper cross-sectional augmented panel unit root tests to ascertain unit root properties and cointegration relationships. To secure the robustness of our findings, we employ both parametric and semi-parametric techniques. The empirical findings postulate, for the first time in the empirical literature, a non-monotonic inverted-U-shaped curve between globalization and environmental degradation, similar to the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis. This empirical analysis suggests insightful policy implications for managers and policymakers, as the reduction in CO2 emissions can be achieved without a slowdown in economic activity and financial development.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransformations in banking, finance and regulationMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207