Economic prosperity in the presence of green energy: A global perspective and regulation
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the connection between renewable energy (RE) and economic development, in selected developed countries such as Japan, France, China, the US, Italy, Canada, and the UK, and developing countries including South Asia, Bangladesh, Indonesia, Saudi Arabia, Ghana, Vietnam, Pakistan, Rwanda, Morocco, and the Philippines. The entire review process was conducted using a PRISMA flow chart. A total of 533 papers were identified in the Scopus database, with 118 articles subjected to eligibility assessment. Among these, 173 articles were excluded for various reasons. The analysis revealed several key findings regarding the relationship between renewable energy and economic development. Firstly, in developed countries, the integration of renewable energy sources has led to substantial economic benefits, including job creation, technological innovation, and reduced reliance on fossil fuels. These countries have demonstrated that a transition towards green energy can stimulate economic development while achieving environmental sustainability. Secondly, in developing countries, the research found that the application of renewable energy technologies is crucial for attaining sustainable economic development. These countries face unique challenges, including energy poverty, environmental contamination, and volatile energy markets. However, the findings suggest that investing in renewable energy infrastructure can address these challenges while promoting inclusive growth and poverty alleviation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».