Analyzing the Drivers of Ecological Footprint Toward Sustainability in BRICS+
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of key macroeconomic and structural variables—economic growth, renewable energy consumption, urbanization, industrialization, globalization, agricultural productivity, and forest area—on the ecological footprint of BRICS+ nations (Brazil, Russia, India, China, South Africa, and their extended partners) from 1990 to 2021. Employing panel-corrected standard errors (PCSEs) and seemingly unrelated regression (SUR) models, the research accounts for cross-sectional dependence and heteroskedasticity to ensure robust empirical estimation. The findings reveal that economic growth, urbanization, and globalization significantly exacerbate ecological degradation. Conversely, renewable energy consumption and agricultural productivity are associated with reductions in ecological footprint, indicating their potential as effective mitigation tools. Industrialization exhibits a negative impact, likely due to structural and reporting anomalies in developing contexts, while forest areas remain statistically insignificant, suggesting that conservation policies alone may be insufficient without systemic support. The study underscores the urgency for integrated policy interventions that promote green growth, urban sustainability, renewable energy deployment, and sustainable land use to achieve long-term environmental resilience in BRICS+ economies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».