The Impact of Foreign Direct Investment and R&D Expenditures on Climate Change: The Case Of BRICS-T and Selected OECD Member Countries
Notice bibliographique
Résumé
Climate change, one of the most urgent problems of today's world, is an important issue emphasized by researchers and policymakers. Climate change, which has become a global problem, has negative consequences on the environment and people. Therefore, the main objective of this study is to investigate the impact of FDI and R&D expenditures on climate change in BRICS-T (Brazil, Russia, India, China, South Africa, Turkey) and selected OECD (United Kingdom, Italy, Canada, Spain, Portugal, Denmark, Norway, Austria, Spain, Portugal, Denmark, Norway, Australia) member countries for the period 2000-2020 using panel data analysis method. OECD and BRICS-T country groups are analyzed separately. According to the results of the analysis, it is found that there is no causality relationship between climate change and research and development variables, while there is a bidirectional causality relationship between research and development and foreign direct investment variables. When the causality relationship is analyzed for countries and variables, it is found that there is a bidirectional causality relationship between research and development and FDI variables for Russia and India, and a unidirectional causality relationship from research and development variable to FDI variable for China, South Africa and Turkey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».