Fosszilis energia és gazdasági növekedés szénalapú gazdaságokban: empirikus modellezés és fenntarthatósági kihívások
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the relationship between fossil energy consumption and economic growth in carbon-based economies, with a particular focus on the role of energy intensity and energy efficiency. We aim to quantify the impact of fossil energy consumption on economic growth through model-based analysis and identify the development and sustainability challenges of energy-intensive economies. The study used a Random Forest model to analyze the relationship between fossil energy consumption and GDP growth. The data are from the World Bank’s World Development Indicators database for the period 2013–2023, considering the economic structure of different countries. Energy intensity showed a strong positive correlation with GDP growth in China, Russia and Mongolia, while in more developed economies such as Canada and the United States, a lower or negative relationship is observed. Fossil energy-intensive economies benefit in the short term, but diversification is needed in the long term for sustainability. Diversifying the economy and increasing energy efficiency are key to sustainable development. The results can help policymakers plan the energy transition, especially focusing on reducing fossil fuel dependence and integrating renewable energy sources for economic and environmental stability. JEL codes: O13, Q43, Q56, C53, O44
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».