Harnessing artificial intelligence‐driven industrial robotics for sustainability: Insights from leading green economies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2023, global temperatures witnessed an alarming escalation, reaching an unprecedented 1.46°C above preindustrial levels, marking it as the hottest year on record. Simultaneously, atmospheric carbon dioxide surpassed 420 ppm, exceeding a stability maintained for over 6000 years by more than double. This troubling surge in CO 2 intensifies global warming, leading to an increased frequency of extreme weather events and contributing to 24% of global deaths attributed to environmental concerns. These alarming environmental challenges demand urgent attention and the implementation of innovative policies. Responding to this imperative, the study examines the impact of artificial intelligence‐based industrial robotics (AIIR) and other control variables such as green energy, green finance, and green energy investment on CO 2 emissions in economies supporting green initiatives, including Canada, Denmark, China, Japan, New Zealand, Norway, Sweden, and Switzerland. Using monthly data from 2008 to 2021 and a novel nonlinear autoregressive distributed lag approach, the results indicate that AIIR significantly reduces CO 2 emissions in the sample economies. Additionally, green energy, green finance, and green energy investment also significantly decrease CO 2 emissions. The study's outcomes bear policy implications for decision‐makers in the sampled economies, offering tangible insights for effective environmental management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».