The climate mitigation gap: education and government recommendations miss the most effective individual actions
Notice bibliographique
Résumé
Current anthropogenic climate change is the result of greenhouse gas accumulation in the atmosphere, which records the aggregation of billions of individual decisions. Here we consider a broad range of individual lifestyle choices and calculate their potential to reduce greenhouse gas emissions in developed countries, based on 148 scenarios from 39 sources. We recommend four widely applicable high-impact (i.e. low emissions) actions with the potential to contribute to systemic change and substantially reduce annual personal emissions: having one fewer child (an average for developed countries of 58.6 tonnes CO 2 -equivalent (tCO 2 e) emission reductions per year), living car-free (2.4 tCO 2 e saved per year), avoiding airplane travel (1.6 tCO 2 e saved per roundtrip transatlantic flight) and eating a plant-based diet (0.8 tCO 2 e saved per year). These actions have much greater potential to reduce emissions than commonly promoted strategies like comprehensive recycling (four times less effective than a plant-based diet) or changing household lightbulbs (eight times less). Though adolescents poised to establish lifelong patterns are an important target group for promoting high-impact actions, we find that ten high school science textbooks from Canada largely fail to mention these actions (they account for 4% of their recommended actions), instead focusing on incremental changes with much smaller potential emissions reductions. Government resources on climate change from the EU, USA, Canada, and Australia also focus recommendations on lower-impact actions. We conclude that there are opportunities to improve existing educational and communication structures to promote the most effective emission-reduction strategies and close this mitigation gap.
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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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».