Analysis of Climate Change Performances of G7 Group Countries: An Application Using the MEREC-based RAFSI Method
Notice bibliographique
Résumé
The activities of major economies regarding climate change can influence the global climate, the global economy, and the climate change strategies of other countries. In this context, analyzing the climate change performance of G7 countries is considered important. In this research, the climate change performances of G7 countries for the year 2023 were measured using the MEREC-based RAFSI method, based on the Climate Change Performance Index (CCPI) criteria. According to the findings, the most significant climate change criteria for G7 countries within the scope of the MEREC method were identified as Greenhouse Gases Emissions and Climate Policy. According to the MEREC-based RAFSI method, the climate change performance values of the countries were ranked as follows: Germany, the UK, France, Italy, the USA, Japan, and Canada. Furthermore, it was observed that the countries with performance values above the average climate change performance value were Germany, the UK, France, and Italy. Consequently, for the improvement of global climate change and contributions to the global economy, it is assessed that G7 countries need to show development particularly in Greenhouse Gas Emissions and Climate Policy criteria, and that the USA, Japan, and Canada need to undertake activities to enhance their climate change performance. From a methodological perspective, it was concluded that the MEREC-based RAFSI method is sensitive in measuring the climate change performances of countries according to sensitivity analysis, credible and reliable according to comparative analysis, and robust and stable according to simulation analysis. Therefore, based on the results of sensitivity, comparative, and simulation analyses, it was determined that the climate change performances of countries can be measured with MEREC based RAFSI in the scope of the CCPI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».