WORLD CLIMATE
Notice bibliographique
Résumé
Global negotiations to reduce greenhouse gas (GHG) emissions have so far failed to produce an agreement. Even if negotiations succeeded, however, a binding treaty could not be ratified or implemented in many nations due to inadequate public support for emissions reductions. The scientific consensus on the reality and risks of anthropogenic climate change has never been stronger, yet public support for action in many nations remains weak. Policymakers, educators, the media, civic and business leaders, and citizens need tools to understand the dynamics and geopolitical implications of climate change. The WORLD CLIMATE simulation provides an interactive role-play experience through which participants explore these issues using a scientifically sound climate policy simulation model. Participants playing the roles of negotiators from major nations and stakeholders negotiate proposals to reduce GHG emissions. Participants then receive immediate feedback on the implications of their proposals for atmospheric GHG concentrations, global mean surface temperature, sea level rise, and other impacts through the C-ROADS (Climate Rapid Overview and Decision Support) policy simulation model used by negotiators and policymakers. The role-play enables participants to explore the dynamics of the climate and impacts of proposed policies using a model consistent with the best available peer-reviewed science. WORLD CLIMATE has been used successfully with students, teachers, business executives, and political leaders around the world. Here, we describe protocols for the role-play and the resources available to run it, including C-ROADS and all needed materials, all freely available at climateinteractive.org . We also present evaluations of the impact of WORLD CLIMATE with diverse groups.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,339 | 0,192 |
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 ».