Analysisof climate change performance of G7 countries based on AHP-CODAS methods
Notice bibliographique
Résumé
Recently, due to the importance of climate change issues, it has been studied from different angles, and as a result, numerous articles have appeared in the literature. Nevertheless, there are few works on the analysis of climate change problems based on multi-criteria decision-making methods. The application of multi-criteria decision-making methods in this issue ensures as accurate results as possible because the weighting coefficients of the criteria are determined mathematically, and not based on subjective assessment. With this in mind, this study analyses the climate change performance of the G7 countries based on the AHP (Analytic Hierarchy Process) and CODAS (COmbinative Distance-based ASsessment) methods. The method was implemented based on available data of CCPI (Climate Change Performance Index) criteria for 2024. According to the AHP method, the most important criterion is greenhouse gas emissions. By reducing greenhouse gas emissions, the negative effects of climate change on the G7 countries can be mitigated. In terms of climate change performance, Germany ranks first. Ranking after Germany: European Union, United Kingdom, Italy, France, Japan, United States and Canada. Climate change is greater in the European Union than in the United Kingdom, Japan, the United States, and Canada. Climate changes in Germany are greater than in Italy and France. Climate change in Italy is greater than in France. However, regardless of the differences in climate change among the G7 countries, in order to mitigate the negative effect of climate change, it is necessary to reduce greenhouse gas emissions, increase the use of renewable energy in total consumption, and define an adequate climate policy strategy.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».