MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1929047866 · doi:10.1002/wcc.344

Climate change tipping points: origins, precursors, and debates

2015· article· en· W1929047866 sur OpenAlexaff
Chris Russill

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Climate Change · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTipping point (physics)Climate changeMetaphorSituatedContext (archaeology)Value (mathematics)EpistemologySociologyConfusionPositive economicsEnvironmental ethicsHistoryEconomicsPsychologyComputer sciencePhilosophyArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article reviews the origins, precursors, and main proponents of climate change tipping points, and the debates that the tipping point concept has occasioned. The importance of dynamical systems theory, GAIA theory, and abrupt climate change to the main proponents of tipping point warning systems is noted and situated in historical context. The ‘semantic confusion’ that animates contemporary debates, it is suggested, results not simply from a narrow conception of tipping points, but from inattention to the way metaphor was used to reshape climate policy. A deeper understanding of dynamical systems theory and its origins (both mathematical and metaphorical) is recommended for addressing the value of tipping points in policy. WIREs Clim Change 2015, 6:427–434. doi: 10.1002/wcc.344 This article is categorized under: Social Status of Climate Change Knowledge > Knowledge and Practice

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWiley Interdisciplinary Reviews Climate ChangeMême sujetEcosystem dynamics and resilienceTravaux en français237 207