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Enregistrement W4405453623 · doi:10.3390/su162410983

Greening the Growth: A Comprehensive Analysis of Globalization, Economic Performance, and Environmental Degradation in Tanzania

2024· article· en· W4405453623 sur OpenAlex
Felician Andrew Kitole, Jennifer Kasanda Sesabo, Olufunmilola F. Adesiyan, A. O. Ige, Temitope O. Ojo, Chijioke Emenike, Nolwazi Z. Khumalo, Hazem S. Kassem, Khalid M. Elhindi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésTanzaniaEnvironmental degradationGreeningGlobalizationDegradation (telecommunications)Natural resource economicsLand degradationBusinessEconomicsEnvironmental planningGeographyEngineeringEcologyAgricultureMarket economyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pursuit of economic growth in developing countries like Tanzania often intensifies environmental degradation, posing significant sustainability challenges. This study examined the interrelationships between globalization, economic growth, and environmental degradation in Tanzania from 1970 to 2022, using World Bank data and the autoregressive distributed lag (ARDL) model. The findings reveal a strong long-run positive relationship between GDP per capita and CO2 emissions, partially supporting the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis. Specifically, the analysis identifies an EKC threshold where emissions peak at 3 metric tons per capita and GDP per capita reaches approximately USD 1200 (TSH 3,120,000), after which further increases in emissions are associated with a decline in GDP per capita. In the short run, GDP per capita shows a weak negative association with CO2 emissions, indicating temporary environmental benefits during growth phases. Foreign direct investment (FDI) exhibits no significant short-term impact on emissions, mostly due to delays in the implementation of mega development projects and changes in the country’s economic policies as the result of change in the political regime. Additionally, trade openness is a significant driver of long-run emissions, emphasizing the environmental costs of globalization. To address these challenges, this study recommends that Tanzania attract sustainable FDI for integrating eco-friendly technologies, promote green trade practices by embedding environmental safeguards into trade agreements, and invest in renewable energy infrastructure to decouple growth from emissions. Strengthening environmental regulations, enhancing institutional capacity, and fostering international collaboration are crucial to achieving long-term sustainability. These measures can help Tanzania balance economic development and environmental preservation, aligning with the goals of Tanzania Development Vision 2025 (TDV 2025) and paving the way for a sustainable growth trajectory.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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