Policy implications of technological innovations, domestic material consumption and renewable energy consumption for achieving sustainable development goals in G7 economies
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant progress by G7 member countries towards achieving Sustainable Development Goals (SDGs), challenges persist in meeting targets for SDGs 7, 9, 12, and 13. A critical gap lies in policy frameworks addressing the impact of domestic material consumption on CO2 emissions. While current policies propose emission mitigation solutions, they often overlook the pivotal roles of domestic material consumption, renewable energy adoption, and technological innovations in achieving carbon neutrality. This study responds to the need for policy realignment by integrating these factors into sustainability strategies. To provide empirical insights, this study examines the influence of renewable energy consumption, domestic material consumption, and technological innovations on CO2 emissions using data from 1985:Q1 to 2021:Q4 across G7 nations. Employing Wavelet Quantile Regression, the analysis captures associations across different time periods and quantiles. The findings reveal that domestic material consumption generally increases CO₂ emissions, except in the cases of Canada and the USA. Renewable energy consumption shows a consistent trend of reducing emissions, albeit with mixed outcomes observed in Japan and Canada. Technological innovations tend to lower CO2 emissions, except for instances in France and the UK where the impact is positive. Based on these findings, G7 nations are urged to prioritize reductions in domestic material consumption, accelerate the transition to renewable energy sources, and foster technological innovations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 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 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 ».