Environmental Quality Index in Indonesia: Economic Activities, Investment, Forest and Land Fire
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rapid economic growth requires more activities that affect the environment negatively. The production process from economic activities yields goods and services and wastes. The waste can be contained by hazardous elements that can cause health problems and endanger the quality of the environment. Thus, the environmental quality should be maintained to create ideal conditions and minimize negative externalities. The issue regarding environmental quality induces some studies to develop policies on maintaining the environment’s quality. Studies on environmental quality are investigated not only by using a natural science perspective but also from social science, such as economics. Many studies have discussed environmental quality using different approaches from a social science perspective. However, only a few studies have covered Indonesia by province in the past five years. This study aims to estimate the determinants of the Environmental Quality Index in 34 provinces in Indonesia. The current research treats forest, land fire, and economic variables as independent variables, including Gross Domestic Regional Product (GDRP), provincial environmental budget, and investment. The secondary data are generated from Statistics Indonesia from 2016-2022. This study employs static panel regression with a Fixed-Effect model to estimate the data. The results revealed that forest and land fires and the provincial budget for the environment significantly affect the environmental quality index in Indonesia. This implies that budget allocation for environmental spending is one of Indonesia’s policies that control environmental quality.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 découle