Balancing growth and sustainability: The role of women's empowerment, innovation, and green transitions
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and environmental degradation remain urgent global challenges driven by rapid economic growth, fossil fuel dependence, and unsustainable consumption. While prior studies have explored the roles of technology, energy, and growth, limited research examines how women's empowerment shapes the economy–energy–technology–environment nexus. This study investigates the joint impact of economic development, technological innovation, renewable energy, and women's empowerment on environmental sustainability using data from 189 countries spanning 1990–2022. The Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model is employed to assess both short- and long-run dynamics, with robustness verified through Fully Modified Ordinary Least Squares (FMOLS), Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS), and Canonical Cointegration Regression (CCR). Results show that economic growth intensifies greenhouse gas (GHG) emissions, while technological innovation, renewable energy use, and women's empowerment significantly reduce emissions across time horizons. These findings underscore the need to integrate gender equity with technological and energy transitions to decouple economic progress from ecological degradation. Policy recommendations include expanding renewable energy, incentivizing green technologies, and strengthening women's participation in economic and political decision-making. By positioning gender empowerment as a structural driver of sustainability, this study advances an inclusive framework for achieving a resilient, low-carbon global future.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».