Assessing Sustainable Development Through Wavelet‐Quantile Based Analysis: Comparative Insights From Four Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Balancing economic growth with environmental sustainability remains a key challenge for developed economies. The load capacity factor (LCF), as a ratio of biocapacity to ecological footprint, provides an integrated measure of this balance. Yet, little is known about how gross domestic product (GDP), labor productivity, and green technologies interact with LCF over time. The present study employs wavelet coherence analysis (WCA) and wavelet quantile regression (WQR) to evaluate the impact of country characteristics such as GDP, population, patents on environmental technologies, renewable energy usage and labor productivity on the LCF in Australia, Canada, the United Kingdom (UK) and the United States of America (USA) during the period 1961–2019. The results suggest that (i) GDP generally affects the LCF negatively for countries; (ii) the population growth rate also has similar negative effects on the LCF; (iii) patents on environmental technologies affect the LCF positively as expected; (iv) finally, renewable energy usage and labor productivity's impact varies—beneficial in the UK, but detrimental in Australia, Canada, and the USA. However, in terms of WCA results, a positive correlation between renewable energy usage and LCF in Australia, Canada, and the USA was detected. These results focus attention on green innovation and renewable energy development, promoting labor productivity in accordance with the unique characteristics of countries. This comparative analysis addresses the temporal and spatial variability of sustainability drivers and provides recommendations for policymakers on balancing economic growth, green technologies, and sustainable development.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».