The growth–environment nexus amid geopolitical risks: cointegration and machine learning algorithm approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Geopolitical tensions, including the Russia-Ukraine conflict, ongoing Middle-Eastern wars, and the post-Cold War dynamics between the USA and Russia, have contributed to significant global political instability. These risks disrupt economic growth, destabilize energy supply chains, and foster economic uncertainty, often prioritizing energy security over environmental sustainability. Existing literature inadequately addresses how geopolitical risks interact with environmental sustainability, particularly within developed economies like Canada. To bridge this gap, this study examines the role of per capita income on environmental outcomes under the Environmental Kuznets Curve (EKC) framework, explicitly incorporating geopolitical risks as a critical determinant. Using Canadian time series data spanning from 1980 to 2022, this research employs the autoregressive distributed lag (ARDL) estimation technique to explore short- and long-term cointegrating relationships among key variables, including economic growth, energy consumption, trade openness, foreign direct investment (FDI), ICT development, and financial development. The findings confirm the inverted U-shaped EKC hypothesis for Canada, indicating that economic growth initially exacerbates carbon emissions (CO 2 ) before leading to environmental improvements at higher income levels. Geopolitical risks are found to positively contribute to CO 2 emissions, emphasizing their role as a barrier to achieving environmental sustainability. To validate robustness, the Kernel Regularized Least Squares (KRLS) machine learning approach is employed, confirming the consistency of results. Additionally, the Toda-Yamamoto causality test identifies directional causal relationships among the variables. Policy recommendations emphasize the need for Canada to implement targeted strategies that mitigate the impact of geopolitical risks on environmental outcomes. Specifically, the study advocates for: (1) diversifying energy sources to reduce reliance on geopolitically sensitive regions, (2) investing in renewable energy technologies to ensure sustainable economic growth, and (3) enhancing trade policies to prioritize low-carbon technologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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