The debt of nations and the distribution of ecological impacts from human activities
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
As human impacts to the environment accelerate, disparities in the distribution of damages between rich and poor nations mount. Globally, environmental change is dramatically affecting the flow of ecosystem services, but the distribution of ecological damages and their driving forces has not been estimated. Here, we conservatively estimate the environmental costs of human activities over 1961-2000 in six major categories (climate change, stratospheric ozone depletion, agricultural intensification and expansion, deforestation, overfishing, and mangrove conversion), quantitatively connecting costs borne by poor, middle-income, and rich nations to specific activities by each of these groups. Adjusting impact valuations for different standards of living across the groups as commonly practiced, we find striking imbalances. Climate change and ozone depletion impacts predicted for low-income nations have been overwhelmingly driven by emissions from the other two groups, a pattern also observed for overfishing damages indirectly driven by the consumption of fishery products. Indeed, through disproportionate emissions of greenhouse gases alone, the rich group may have imposed climate damages on the poor group greater than the latter's current foreign debt. Our analysis provides prima facie evidence for an uneven distribution pattern of damages across income groups. Moreover, our estimates of each group's share in various damaging activities are independent from controversies in environmental valuation methods. In a world increasingly connected ecologically and economically, our analysis is thus an early step toward reframing issues of environmental responsibility, development, and globalization in accordance with ecological costs.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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