Global inequities between polluters and the polluted: climate change impacts on coral reefs
Notice bibliographique
Résumé
For many ecosystem services, it remains uncertain whether the impacts of climate change will be mostly negative or positive and how these changes will be geographically distributed. These unknowns hamper the identification of regional winners and losers, which can influence debate over climate policy. Here, we use coral reefs to explore the spatial variability of climate stress by modelling the ecological impacts of rising sea temperatures and ocean acidification, two important coral stressors associated with increasing greenhouse gas (GHG) emissions. We then combine these results with national per capita emissions to quantify inequities arising from the distribution of cause (CO2 emissions) and effect (stress upon reefs) among coral reef countries. We find pollution and coral stress are spatially decoupled, creating substantial inequity of impacts as a function of emissions. We then consider the implications of such inequity for international climate policy. Targets for GHG reductions are likely to be tied to a country's emissions. Yet within a given level of GHG emissions, our analysis reveals that some countries experience relatively high levels of impact and will likely experience greater financial cost in terms of lost ecosystem productivity and more extensive adaptation measures. We suggest countries so disadvantaged be given access to international adaptation funds proportionate with impacts to their ecosystem. We raise the idea that funds could be more equitably allocated by formally including a metric of equity within a vulnerability framework.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».