Decomposing Carbon Emissions: LMDI with Country-Specific Insights and Panel Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing planetary crisis has prompted us to conduct this study, which analyzes 18 leading polluters over the period from 1995 to 2023. The countries considered are the United States of America, Mexico, and Canada in North America; India, China, Japan, Russia, and Iran in Asia; Germany, France, the United Kingdom, Poland, Italy, and Ukraine in Europe; and South Africa, Egypt, Algeria, and Nigeria in Africa. The study aims to determine the factors influencing CO2 emissions based on the improvised version of the Kaya identity, focusing on clean energy and fossil fuels. To be precise, population (POP), economic activity factor (EAF), clean energy intensity (CEI), energy transition (ET), and emission per unit of non-renewable energy (EM_NRE) are considered in the present work. Logarithmic Mean Divisa Index (LMDI) has been employed for analyzing individual countries because of the structural differences and varying energy grids. Further, a long-run relationship has been studied using long-run estimators suitable for the four panels. The results suggest that each factor impacts the level of carbon emissions differently. The panel consists of integrated economies with distinct structural differences; hence, historical economic shocks impact the nations in different ways. The result manifests that the countries must increase the share of clean energy in their power grid.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».