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Enregistrement W4402599747 · doi:10.3390/su16188141

Impacts of Urbanization on Energy Consumption in the South Asian Association for Regional Cooperation Zone

2024· article· en· W4402599747 sur OpenAlexaff
Tithy Dev, Morteza Haghiri, Gabriela Sabau

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationEnergy consumptionGross domestic productConsumption (sociology)Renewable energyPopulationEconomicsNatural resource economicsEfficient energy useBusinessAgricultural economicsEconomic growthEnvironmental healthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy resources play a vital role in the process of urbanization, and the high level of energy consumption has significantly created an alarming situation for environmental degradation. Increased demand for energy consumption in the South Asian Association for Regional Cooperation (SAARC) zone is a core concern for decreasing the existing reserves of energy, especially nonrenewable energy, when the growth of urbanization is increasing also. This study investigates the impacts of urbanization on energy consumption in this region by identifying factors that influence energy use. We employed globally used econometric techniques to examine the relationship between energy use and urbanization. The results of the study indicate that all the independent variables used in the model (except urban population growth) were statistically significant with a 99% level of confidence. In addition, the findings of this study recognized three long-run causalities running from the GDP (gross domestic product) to energy consumption, energy consumption to GDP, and energy consumption to the industry’s share of the countries’ GDP. We recommend (i) taking the initiative to invest in renewable energy, (ii) implementing green energy-efficient technologies in the industrial sector, and (iii) raising public awareness of the negative effects of energy use on the environment through education.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations11
Publié2024
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Résumé présentoui

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