Assessing the impact of three emission (3E) parameters on environmental quality in Canada: A provincial data analysis using the quantiles via moments approach
Notice bibliographique
Résumé
Existing studies rarely examine the simultaneous effects of three emitting indicators (3E) – full emitting non-renewable, non-emitting renewable, and low-emitting nuclear - on three specific greenhouse gases: CO2, CH4, and N2O. We investigate the impact of three energy types on environmental quality, using Canadian data from 1990-2022. It incorporates macroeconomic policies, economic uncertainty, geopolitical risks, and eco-innovation, and employs the quantiles via moments method to explore the evolving relationships among these factors, considering provincial variances. Findings reveal that non-renewable energy sources deteriorate environmental quality by increasing CO2, CH4, and N2O emissions across all quantiles (from q.5 to q.95), while renewable and nuclear energies, along with eco-innovation initiatives, have a beneficial effect by reducing greenhouse gas emissions across all quantiles. Economic policy uncertainty is a contributing factor to greenhouse gas emissions across all quantiles, whereas geopolitical risks primarily impact the middle to upper quantiles (from q.50 to q.95). To counteract the lack of cross-sectional dependence in the quantiles via moments methodology, this paper employs Driscoll and Kraay’s standard errors approach to fortify its findings’ reliability. It concludes with policy suggestions promoting renewable energy and eco-innovation through increased investment, vibrant long-term policies, provincial collaboration, and adoption of green technologies.
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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 | 0,001 | 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 ».