Global insights on validating environmental Kuznets curve using economic complexity and environmental efficiency scores
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Considering changing climatic conditions and victimized economic growth, the present study uses data envelopment analysis to obtain the environmental efficiency scores and regresses them with the economic complexity index, a proxy for economic development, for 4 panels formulated based on geographical proximity. The panels formed are America (USA, Mexico, Canada); Europe (Germany, UK, France, Poland, Italy, Ukraine); Asia (India, China, Japan, Russia, Iran); and Africa (South Africa, Egypt, Algeria, Nigeria). The timeframe has been restricted to 1995–2023 due to the unavailability of data. The study adopts the PRISMA approach to conduct a systematic literature review. Further, random effect regression and the random coefficient for generalized least squares have been employed in the panel data for estimating regression coefficients. The results obtained from examining the impact of economic growth on environmental efficiency are quite startling. America has an inverted-N-shaped EKC, Africa exhibits a downward-sloping EKC, Europe has an N-shaped Environment Kuznets Curve (EKC), and lastly, Asia has an inverted-U-shaped EKC. The different results arise because of differences in the structure and background of each panel. For instance, America is comprised of three developed capital-intensive countries; Europe has a mix of developing and developed nations under the umbrella of the European Union which has the strongest emission trading system coupled with carbon tax; Asia comprises of labor-intensive developing nations with the exception of Japan and lastly, Africa has developing nations with a proposition of ‘grow now , clean later.’ Therefore, every nation must recognize the shared global goal of sustainability, which can be achieved through collective effort rather than by focusing solely on individual countries becoming clean.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».