Working towards a Green Economy – Meaning, Measures, Policies & Implementation
Notice bibliographique
Résumé
The transition towards a Green Economy is a critical human response to the imminent threat of climate change, driven primarily by anthropogenic global warming. This paper explores the multifaceted aspects of Green Economy, encompassing sustainable development and economic growth that mitigates environmental degradation. The concept is grounded in the UNEP definition of a Green Economy, emphasizing improved human well-being and social equity while reducing environmental risks. Key areas include renewable energy, sustainable transport, green building, water and waste management, and land management. Measurement of progress towards a Green Economy is examined through various indices like the Global Green Economy Index (GGEI) and methodologies proposed by OECD. The challenges faced by developing countries in monitoring and achieving Green Growth are discussed, highlighting the need for enhanced statistical capacities and integrated policy frameworks. Policies for transitioning to Green Economic Growth are analyzed, with a focus on developing countries and strategic sectors. The paper also delves into specific policy instruments such as environmental labeling, green subsidies, payments for ecosystem services, environmental taxes, and promotion of green energy investments. Additionally, it discusses strategic trade policies and innovation indicators, using China as a case study to illustrate the potential benefits and challenges. The conclusion underscores the necessity of harmonizing economic growth with sustainability, advocating for a model where Green Economic Growth serves as both a driver of economic development and a solution to environmental challenges. This holistic approach is essential to prevent economic regress and ensure a sustainable future for all.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».