Economic and trade determinants of carbon emissions in the American region
Notice bibliographique
Résumé
• This study draws attention to the challenging job of striking a balance between economic expansion and carbon emissions in the American region. • Findings highlights Antigua and Barbuda, Bolivia, Brazil, Chile, and Guatemala, all of which have continued economic expansion, have a substantial impact on regional carbon emissions. • Developed countries like the U.S. and Canada demonstrate GDP growth decoupled from emissions, supporting the Environmental Kuznets Curve. Balancing economic growth with sustainability has been a significant challenge over the past decades, largely due to the environmental damage caused by carbon emissions. This study investigates the relationship between energy consumption, gross domestic product (GDP), and trade openness and their impact on carbon emissions in 28 countries in the American region from 2000 to 2022. Using a multiple linear regression model for country-level analysis, the findings reveal diverse trends across the region. For instance, countries such as Antigua and Barbuda, Bolivia, Brazil, Chile, and Guatemala demonstrate a strong link between economic growth and increased carbon emissions. In contrast, developed nations such as the United States and Canada show signs of decoupling GDP growth from emissions, supporting the Environmental Kuznets Curve hypothesis, which suggests that higher income levels lead to reduced environmental degradation. The study highlights the importance of tailored, country-specific strategies to reduce emissions while promoting sustainable economic growth. A thorough understanding of the complex relationships between gross domestic product, energy consumption, trade openness, and carbon emissions will enable policymakers to devise strategies that balance ecological sustainability with socio-economic objectives.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».