Fugu-MT 論文翻訳(概要): Long-term Effects of Temperature Variations on Economic Growth: A Machine Learning Approach

論文の概要: Long-term Effects of Temperature Variations on Economic Growth: A Machine Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06265v1
Date: Sat, 17 Jun 2023 16:50:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 14:28:42.979262
Title: Long-term Effects of Temperature Variations on Economic Growth: A Machine Learning Approach
Title（参考訳）: 気温変動が経済成長に及ぼす長期的影響--機械学習によるアプローチ
Authors: Eugene Kharitonov, Oksana Zakharchuk, Lin Mei
Abstract要約: 我々は、バークレー地球からの世界土地表面温度データと、世界銀行からGDPや人口データを含む経済指標を分析した。分析の結果,平均気温とGDP成長の有意な関係が明らかとなり,気候変動が経済パフォーマンスに著しく影響を及ぼす可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.668836291461107
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study investigates the long-term effects of temperature variations on economic growth using a data-driven approach. Leveraging machine learning techniques, we analyze global land surface temperature data from Berkeley Earth and economic indicators, including GDP and population data, from the World Bank. Our analysis reveals a significant relationship between average temperature and GDP growth, suggesting that climate variations can substantially impact economic performance. This research underscores the importance of incorporating climate factors into economic planning and policymaking, and it demonstrates the utility of machine learning in uncovering complex relationships in climate-economy studies.
Abstract（参考訳）: 本研究では,データ駆動アプローチによる経済成長に対する温度変動の長期的影響について検討する。機械学習技術を活用することで、バークレー地球からの世界土地表面温度データと、世界銀行からGDPや人口データを含む経済指標を分析します。分析の結果,平均気温とGDP成長の有意な関係が明らかとなり,気候変動が経済パフォーマンスに著しく影響を及ぼす可能性が示唆された。本研究は、気候要因を経済計画や政策決定に取り入れることの重要性を強調し、気候経済研究における複雑な関係を明らかにするための機械学習の有用性を実証する。

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