Role of market and nonmarket-based environmental policies, energy use, and income on environmental sustainability: The case of G7 countries
Notice bibliographique
Résumé
Because the role of stringent environmental policies, energy use, and eco-friendly economic growth is highly critical in combating climate-related problems and preserving environmental quality, this study uncovers the incremental impact of aforementioned factors on load capacity factor (LCF) in G7 countries between 2000 and 2020 by performing a kernel-based regularized least squares (KRLS) model. The outcomes show that (i) gross domestic product (GDP) has only a supporting impact on LCF in the USA; (ii) market-based environmental policies are beneficial in Canada, France, Japan, and the USA; (iii) nonmarket-based environmental policies are helpful in France and USA; (iv) renewable energy use has positive support in Germany, Italy, Great Britain, and USA; (v) fossil energy use is harmful in all countries; (vi) the KRLS model has a high prediction performance; (vii) with regarding to G7 countries, the USA has the most positive condition. Thus, the study empirically highlights the average and pointwise incremental impact of the factors considered on LCF across countries and percentiles. Accordingly, the study discusses various policy options, such as mainly focusing on market-based environmental policies through making required regulations, considering also nonmarket-based environmental policies as a supportive mechanism, relying on further use of renewable energy through support packages and incentives, which should be taken into account in case of any additional measures application in the environmental area.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».