Exploring the Role of Land Utilization, Renewable Energy, and <scp>ICT</scp> to Counter the Environmental Emission: A Panel Study of Selected <scp>G20</scp> and <scp>OECD</scp> Countries
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.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding the complex connections between land utilization, economic activity, technological development, and carbon emissions will be essential as the world struggles to address climate change and the resulting environmental problems. For empirical analysis, we have used pooled mean group (PMG) and Method of Moment Quantile Regression (MMQR) to precisely capture the details of these relationships across various quantiles. The study uses a balanced panel dataset from 1980 to 2019 that includes 10 emerging nations which are common in G20 and Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), including Australia, Canada, France, Germany, Italy, Japan, the United Kingdom, the United States, and China. The study discovers an environmental Kuznets curve with an inverted U form, highlighting the complex link between economic development and environmental degradation in emerging countries. The study also clarifies how internet use, foreign direct investment, and renewable energy (REN) affect environmental consequences at different quantiles. Moreover, the findings confirm the adverse impact of carbon emission, FDI, and REN on land degradation. The findings have implications for sustainable development policy, highlighting the necessity of customized approaches for the distinct contexts and levels of development of every nation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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