Paving the way for sustainable green growth in G10 economies: Perspectives on green manufacturing employment and renewable energy employment
Notice bibliographique
Résumé
This study probed the contributions of green manufacturing (GM) and green energy (GE) employment to green growth (GRG) in the group of ten economies spanning 2000 to 2022. The study also explored the moderating implications of energy, economic, and information and communication technology (ICT) diversification, as well as energy uncertainties. Insights from the method of moments quantile regression estimator underscore notable heterogeneous effects over the distributions of GRG, typifying cross-sectional nuances, and varying degrees of green job adaptations. Findings established that GM employment enhanced GRG more substantially in France, Germany, Netherlands, Switzerland, and the US. In contrast, GE employment contributed to GRG, mainly in Canada, Japan, Sweden, and the US. This underscores the potential of green jobs as a green growth-enhancing factor in G10 countries. Hence, these countries are encouraged to adopt these non-traditional decent jobs to attain sustainable development goals 7 and 13. Improved financing, tax holidays, and other administrative incentives could be extended to all organizations championing this paradigm shift in the work environments. Likewise, these countries should improve the depth of energy, economic, and ICT diversification to harness their full potential for environmental progress. Not least, G10 countries must ensure self-sufficiency in energy supply to reduce the adverse implications of energy uncertainties on green growth.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».