Rethinking climate engineering categorization in the context of climate change mitigation and adaptation
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
The portfolio of approaches to respond to the challenges posed by anthropogenic climate change has broadened beyond mitigation and adaptation with the recent discussion of potential climate engineering options. How to define and categorize climate engineering options has been a recurring issue in both public and specialist discussions. We assert here that current definitions of mitigation, adaptation, and climate engineering are ambiguous, overlap with each other and thus contribute to confusing the discourse on how to tackle anthropogenic climate change. We propose a new and more inclusive categorization into five different classes: anthropogenic emissions reductions ( AER ), territorial or domestic removal of atmospheric CO 2 and other greenhouse gases (D‐ GGR ), trans‐territorial removal of atmospheric CO 2 and other greenhouse gases (T‐ GGR ), regional to planetary targeted climate modification ( TCM ), and climate change adaptation measures (including local targeted climate and environmental modification, abbreviated CCAM ). Thus, we suggest that techniques for domestic greenhouse gas removal might better be thought of as forming a separate category alongside more traditional mitigation techniques that consist of emissions reductions. Local targeted climate modification can be seen as an adaptation measure as long as there are no detectable remote environmental effects. In both cases, the scale and intensity of action are essential attributes from the technological, climatic, and political viewpoints. While some of the boundaries in this revised classification depend on policy and judgement, it offers a foundation for debating on how to define and categorize climate engineering options and differentiate them from both mitigation and adaptation measures to climate change. WIREs Clim Change 2014, 5:23–35. doi: 10.1002/wcc.261 This article is categorized under: Climate, History, Society, Culture > Ideas and Knowledge Social Status of Climate Change Knowledge > Knowledge and Practice
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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