Does Frontier Technology Readiness Affect Vulnerability to Climate Change?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The overall goal of this research is to assess the impact of Frontier Technology Readiness on vulnerability to climate change. From a sample of 120 developing nations from 2008 to 2019, we use a simple panel specification to first account for cross‐sectional dependence and autocorrelation, which are estimated using Driscoll‐Kraay's OLS and Generalized Least Squares (GLS). Second, we use the instrumental variables method to adjust for any potential endogeneity in our association. At the conclusion of our studies, our findings show that preparation for advanced technologies has a negative influence on sensitivity to climate change; in other words, an increase in Frontier Technology Readiness reduces vulnerability to climate change via technological effect. This effect is particularly strong in middle‐ and high‐income countries. When we use different ways to control endogeneity, our results stay consistent. Related Articles Myers, N., A. Pendergast, A. Tidmore, et al. 2025. “Roles in Resilience: The Intersection of Genetic Counseling, Policy Advocacy, and Community Resilience.” Politics & Policy 53 no. 2: e70023. https://doi.org/10.1111/polp.70023 . von Malmborg, F. 2023. “Combining the Advocacy Coalition Framework and Argumentative Discourse Analysis: The Case of the ‘Energy Efficiency First’ Principle in EU Energy and Climate Policy.” Politics & Policy 51 no. 2: 222–241. https://doi.org/10.1111/polp.12525 . Zang, X. 2021. “Environmental Accidents and Environmental Legislation in China: Evidence from Provincial Panel Data (1997–2014).” Politics & Policy 50 no. 1: 77–92. https://doi.org/10.1111/polp.12446 .
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».