Cross-country distribution dynamics of carbon emissions and intensity: Before and after the global financial crisis
Notice bibliographique
Résumé
Our study employs the distribution dynamics approach to uncover transition probabilities and the long-term evolution of relative per capita carbon emissions (REPC) and relative carbon intensity (REPGDP) across 204 countries. We split the period of analysis into pre-crisis (2000-2007), and post-crisis (2007-2016) and divided countries into four income groups. The results indicate the emergence of new convergence clubs post-crisis in both REPC and REPGDP. On the one hand, the majority (many) of the low- (high) income countries congregate to extremely low (above the global average) REPC levels in the long run. On the other hand, most of the upper-medium- (high) income economies cluster around REPGDP levels far above (below) the global average. Finally, using mobility probability plots, we identify above-average carbon emitters with the highest probabilities of diverging further above the global average in the coming years. The study delivers nascent evidence supporting the usefulness of the MPP display tool in clarifying the positions and responsibilities of specific countries in future agreements on climate change. The results support the argument for using both measures of carbon emissions as a suite of future multilateral climate negotiations and policies.
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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) | 0,001 | 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 ».