The effects of tourism, energy consumption, and technological innovation on environmental quality amid geopolitical risk in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Tourism significantly impacts environmental performance through activities like transportation and accommodation, both of which contribute to carbon emissions. Geopolitical risks, such as the Russia-Ukraine conflict, further exacerbate these challenges by disrupting energy markets, increasing reliance on alternative energy sources, and driving higher fossil fuel emissions. This study examines the effects of tourism, energy consumption, economic growth, technological innovation, geopolitical risks, and economic policy uncertainty on carbon emissions in Canada by using annual time series data for the period 1990–2022. Employing the advanced Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model, this study finds that tourism, energy consumption, economic growth, geopolitical risks, and economic policy uncertainty significantly contribute to rising carbon emissions in the long run. In contrast, technological innovation enhances environmental sustainability by mitigating emissions. From the Toda-Yamamoto predictive causality test, it is revealed that energy consumption, economic growth, technology innovation, and economic policy uncertainty show a bidirectional causal link with carbon emissions, while tourism and geopolitical risks exhibit a unidirectional relationship. Based on the findings of this study, Canada should prioritize investment in green technology innovation and implement policies to mitigate the environmental impact of tourism and energy consumption.
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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 | 0,000 | 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 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 ».