Interaction Between Decomposed Energy Utilization and Environmental Health in Canada: A Cointegration and Counterfactual Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
Despite the substantial impact of various energy consumption parameters on the generation of nitrous oxide and methane emissions, which contribute to environmental degradation, most prior research has primarily concentrated on carbon emissions and ecological footprint metrics. This study seeks to address this void by examining the intricate link between total energy usage and its disaggregated components, including natural gas, oil, coal, renewable, and nuclear energy sources, and their role in four critical aspects of the environment in Canada. Incorporating time series data spanning from 1990 to 2022, we employ the dynamic autoregressive distributed lag (DARDL) approach, which reveals that total energy consumption, particularly from nonrenewable sources, such as coal, natural gas, and oil, contributes to environmental degradation by accelerating ecological footprint, carbon, nitrous oxide, and methane emissions. Conversely, renewable and nuclear energy sources have the opposite effect, reducing environmental decay. Additionally, counterfactual analysis examines the effects of (±) 1% and (±) 5% shocks from the predictors to predicted variables. Moreover, the study evaluates the robustness of the findings derived from the DARDL estimation technique by employing the Kernel‐based Regularized Least Squares (KRLSs) machine learning algorithm. While the environmental impacts of various energy sources are well‐documented, this study offers a novel contribution by analyzing the differentiated effects of both renewable and nonrenewable energy consumption on CO 2 , CH 4 , and N 2 O emissions in a single framework, with a specific focus on the Canadian context. Unlike previous studies, this research integrates economic policy uncertainty and technological innovation as vibrant variables, revealing their distinct roles in amplifying or mitigating environmental degradation. Finally, important policy implications are discussed.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».