Global heat stress on health, wildfires, and agricultural crops under different levels of climate warming
Notice bibliographique
Résumé
The effects of heat stress are spatially heterogeneous owing to local variations in climate response, population density, and social conditions. Using global climate and impact models from the Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project, our analysis shows that the frequency and intensity of heat events increase, especially in tropical regions (geographic perspective) and developing countries (national perspective), even with global warming held to the 1.5 °C target. An additional 0.5 °C increase to the 2 °C warming target leads to >15% of global land area becoming exposed to levels of heat stress that affect human health; almost all countries in Europe will be subject to increased fire danger, with the duration of the fire season lasting 3.3 days longer; 106 countries are projected to experience an increase in the wheat production-damage index. Globally, about 38%, 50%, 46%, 36%, and 48% of the increases in exposure to health threats, wildfire, crop heat stress for soybeans, wheat, and maize could be avoided by constraining global warming to 1.5 °C rather than 2 °C. With high emissions, these impacts will continue to intensify over time, extending to almost all countries by the end of the 21st century: >95% of countries will face exposure to health-related heat stress, with India and Brazil ranked highest for integrated heat-stress exposure. The magnitude of the changes in fire season length and wildfire frequency are projected to increase substantially over 74% global land, with particularly strong effects in the United States, Canada, Brazil, China, Australia, and Russia. Our study should help facilitate climate policies that account for international variations in the heat-related threats posed by climate change.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».