Attributing Weather Extremes to Climate Change and the Future of Adaptation Policy
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
Until recently, climate scientists were unable to link the occurrence of extreme weather events to anthropogenic climate change. In recent years, however, climate science has made considerable advancements, making it possible to assess the influence of anthropogenic climate change on single weather events. Using a new technique called ‘probabilistic event attribution’, scientists are able to assess whether anthropogenic climate change has changed the likelihood of the occurrence of a recorded extreme weather event (e.g. an extreme storm season, extreme rainfall, heatwave, drought, etc.). These advancements raise the expectation that this branch of climate science can contribute to climate adaptation efforts. This paper examines the normative underpinnings of these policy discussions. To date, the debates revolve around whether the findings of attribution science can be used to establish moral liability for harms resulting from climate change. On close analysis, this normative framework has serious shortcomings. The paper rejects the moral liability framework and suggests, through a review of the international climate negotiations under the UNFCCC, that the science of event attribution can inform adaptation policy within a risk-pooling and climate risk insurance framework. The proposed framework is defended both on normative grounds and on the basis of its potential application within the Warsaw International Mechanism for Loss and Damage under the Cancun Adaptation Framework.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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