Global maps of climate change impacts on the favourability for human habitation and economic activity
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the statistical relationship between climatic factors and the global distribution of population and economic activity. Building on this analysis, a new method is developed for assessing geographically explicit impacts of climate change on the suitability of regions for human habitation and economic activity. This method combines information about differences in the conditional distributions of population density and economic activity across climate categories with climate change projections from an ensemble of general circulation models. In contrast to other cross-sectional analyses of the economic impacts of climate change, the method applied here does not require specific assumptions about the functional form of the relationship between climatic and non-climatic factors on the one hand, and population density and economic activity on the other. The results indicate that climate change will improve the habitability of some scarcely populated regions, in particular in Canada, Scandinavia, Russia, Mongolia, northern China, Tibet, and parts of Central Asia, but it will impair the habitability of many densely populated regions in the eastern USA, southern Europe, northern and southern Africa, eastern China, and parts of Australia. Most parts of India, South-East Asia and Oceania, Central America and northern South America, the Sahara and the Sahel are projected to experience climatic conditions during this century that have no geographical analogue in the present climate. Hence, a large majority of the world’s population is living in regions whose habitability is either projected to decrease or that are projected to experience globally unprecedented climate conditions within this century under a business-as-usual emissions scenario.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».