International trade sanctions imposed due to the Russia-Ukraine war may cause unequal distribution of environmental and health impacts
Notice bibliographique
Résumé
The geopolitical conflict between Russia and Ukraine has escalated into international trade sanctions targeting Russia’s energy-related products. Here we combine a global general equilibrium model and an atmospheric source-receptor model to explore the environmental, economic, and public-health effects of varying intensities of trade sanction measures. Our results indicate that the trade-offs between economic development and environmental pressure might not be directly proportional, where one-fifth of global regions (e.g., Russia, China, and Central America) would experience a co-harm situation (e.g., decreased GDP and increased emissions and health risks). Intensifying trade sanction measures would reallocate the burdens of energy production and export to less-developed regions (e.g., Europe and Central Asia), thereby exacerbating the uneven distribution of environmental and health outcomes among regions. The global repercussions of the trade sanctions highlight the necessity of considering the consequences on regions beyond the conflict to formulate desired global initiatives for impact mitigation/adaptation and post-conflict restoration. Energy production and export could be relocated to less-developed regions due to international trade sanctions on the Russia-Ukraine war, exacerbating the uneven distribution of carbon dioxide emissions and air pollutants according to an analysis combining economic and atmospheric source-receptor models.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».