Forecasting CO2 Emissions in Malaysia Through ARIMA Modelling: Implications for Environmental Policy
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dioxide (CO2), a prominent constituent of greenhouse gases, has a vital impact on environmental pollution and the occurrence of global warming.Malaysia is categorised as the primary contributor to CO2 emissions among the ASEAN countries.Malaysia's total CO2 emissions had a significant increase, surging by a factor of nine, from 28 Mt in 1980 to 262.2 Mt in 2020.This indicates analysing the significance of CO2 emissions is an urgent concern in Malaysia.Therefore, the objective of this study is to forecasts the magnitude of CO2 emissions that will be discharged in Malaysia during a span of ten years, specifically from 2021 to 2030.This study utilises quantitative modelling, namely auto-regressive integrated moving average (ARIMA) analysis, to assess the yearly time series data of CO2 emissions in Malaysia spanning from 1970 to 2020.The findings reveal that Malaysia's CO2 emissions are expected to continue rising in the next ten years, albeit with a gradual decline.This finding contributes to the body of knowledge and provides Malaysian policymakers with an opportunity to strengthen their current economic and environmental policies.This, in turn, could help create a safer environment and mitigate the negative impacts of CO2 emissions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».