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We use topic modeling to study research articles in environmental and resource economics journals in the period 2000–2019. Topic modeling based on machine learning allows us to identify and track latent topics in the literature over time and across journals, and further to study the role of different journals in different topics and the changing emphasis on topics in different journals. The most prevalent topics in environmental and resource economics research in this period are growth and sustainable development and theory and methodology. Topics on climate change and energy economics have emerged with the strongest upward trends. When we look at our results across journals, we see that journals have different topical profiles and that many topics mainly appear in one or a few selected journals. Further investigation reveal latent semantic structures across research themes that only the insider would be aware.
相似文献The ongoing coronavirus pandemic crisis as well as demographic and climate change pose major challenges for public finances. This article deals with the implications of demographic trends in Switzerland, i.e. the progressive ageing of the population and its impact on the country’s public finances in the long run. As the analysis shows, the brunt of the demographic burden is borne by the old-age pension scheme, health and long-term care. This article also addresses the financial ramifications of the COVID-19 crisis and shows the need for economic policy action over the longer term to ensure the sustainability of public finances in Switzerland. Furthermore, a qualitative assessment of climate change is included, as it constitutes an additional major long-term challenge for public finances.
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