Beyond the turbine: Charting the ecological footprint trajectory of wind energy technology budgets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Amid the world's pursuit of environmental responsibility, strategic investments in wind energy technology reveal a powerful synergy, illuminating the path toward a greener and more sustainable future. This research explores the asymmetric association between wind energy technology budgets and ecological footprint in ten leading nations that invest the most in wind energy R&D ( USA, China, Italy, UK, Brazil, France, India, Spain, Canada, and Germany ). Prior investigations utilized panel data approaches to probe the wind energy technology-environment nexus without accounting for the specific qualities of various economies. Contrarily, the current research adopts the Quantile-on-Quantile methodology to appraise this relationship individually for every nation. This unique approach improves the exactness of our estimation, delivering a holistic global viewpoint while delivering customized perceptions for every particular economy. The annual data for the economies extends between 2000 and 2023. The findings indicate that dedicating resources to wind energy technology improves environmental quality by reducing the ecological footprint across several quantiles in selected counties. Furthermore, the findings highlight the diverse behaviors of these linkages in sample economies. These results underline the significance of policymakers performing exhaustive appraisals and executing efficient measures to allocate wind energy technology budgets for ecological sustainability. Highlights The study analyzes wind energy technology-ecological footprint nexus. A unique methodology, “Quantile-on-Quantile (QQ),” is used. Wind energy technology reduces ecological footprint.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle