Comparative analysis of environmental sustainability indicators: Insights from Japan, Bangladesh, and Thailand
Notice bibliographique
Résumé
This study analyses environmental sustainability indicators (ESIs) and explores their governance challenges in developing countries (Bangladesh and Thailand) and advances possible remedies in light of the practices of a developed country (Japan). A comparative analysis of countries' performance based on the ESIs could help identify useful practices from countries with high ESI to improve the poor ESI countries. While it is broadly understood that renewable energy and effective governance support environmental sustainability, our findings extend this knowledge by detailing how these factors interact specifically within the contexts of developed and developing nations. The analysis delineates the complex relationship between GDP growth, fossil fuel reliance, and sustainability efforts, offering a detailed examination of the variance in ESI performance across these countries. Beyond established notions, this study empirically validates the relationships between environmental sustainability (ES) and its influencing factors, providing a country-specific analysis that emphasizes the differential impact of renewable energy adoption, governance quality, and economic policies on environmental sustainability in Japan, Bangladesh, and Thailand. The results also revealed that Bangladesh's performance in terms of majority ESIs ranges from bad to worse, while Japan exhibits good performance in all its ESI indicators except for emissions. Thailand's ESI performance indicates its vulnerability to climate disasters and slow growth of renewable energy. The ESI measures of Thailand have shown its susceptibility to climate-related calamities and a slowdown in the rate of renewable energy implementation. A noticeable discrepancy in the execution of regulatory frameworks was noted between developing countries, such as Bangladesh, and industrialized ones, such as Japan. The outstanding results of Japan's ESI may be credited to the successful practices of its citizens and their strong devotion to the rule of law.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».