Global greenhouse gas emissions in the 21st century: Complex network, driver pattern and economy-based interaction
Notice bibliographique
Résumé
Achieving a reduction in global greenhouse gas (GHG) emissions requires collaborative efforts from the international community; however, a comprehensive understanding of the spatiotemporal characteristics (i.e., complex emission networks and driver patterns) and the mutual influence of gross domestic product (GDP) and GHG emissions remains limited at a global level in the 21st century, which is not conducive to forming a consensus in global climate change negotiations and formulating relevant policies. To fill these gaps, this study comprehensively analyzes the complex network and driver pattern of GHG emissions, as well as the corresponding mutual influence with GDP for 185 countries during 2000–2021, based on social network analysis, the logarithmic Divisia decomposition approach, and panel vector autoregression model at global and regional levels. The results indicate that significant heterogeneity and inequality exist in terms of GHG emissions among regions and countries in different geographical areas and economic income levels. Additionally, GDP per capita and GHG emission intensity are the largest positive and negative drivers, respectively, affecting the increase in global GHG emissions. Furthermore, key countries, such as Germany and Canada, that could serve as coordinating bridges to strengthen collaboration in the global emission network are identified. This study highlights the need to encourage key participants in the emission network and foster international cooperation in governance, energy technology, and economic investment to address climate change.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».