Digital and sustainable synergies: Insights into green investment, technological innovation, and low-carbon economies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and rapid depletion of the environmental resources pose critical threat to world economies, particularly to those who are heavily dependent on fossil fuels. The United States (US), as one of the leading carbon emitters, requires innovative strategies that integrate technology, policy, and investment to transition toward the sustainable low-carbon economy. Against this backdrop, this study examines how artificial intelligence (AI), carbon pricing mechanisms, and the green investment collectively influence energy transition and long-term emission reduction pathways. The study examines US time-series data from 1990 to 2022 using a combination of econometric modeling, such as the Autoregressive Distributed Lag technique and the Augmented Dickey–Fuller test, and Bayesian neural network forecasting. According to the findings, a 1% increase in the use of renewable energy lowers carbon emissions by roughly 0.033% in the short term. Long-term estimates, assuming continued investment in carbon pricing and technological advancement, imply a 15% reduction in emissions by 2040. Furthermore, it is anticipated that over the course of two decades, AI-driven research and development integration will increase renewable energy efficiency by 18%. In addition to offering evidence-based insights for policymakers looking to align economic and environmental goals through digital innovation and sustainability policy frameworks, our findings highlight the revolutionary potential of AI in strengthening climate mitigation initiatives.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle