Charting pathways to climate change mitigation in a coupled socio-climate model
Notice bibliographique
Résumé
Geophysical models of climate change are becoming increasingly sophisticated, yet less effort is devoted to modelling the human systems causing climate change and how the two systems are coupled. Here, we develop a simple socio-climate model by coupling an Earth system model to a social dynamics model. We treat social processes endogenously-emerging from rules governing how individuals learn socially and how social norms develop-as well as being influenced by climate change and mitigation costs. Our goal is to gain qualitative insights into scenarios of potential socio-climate dynamics and to illustrate how such models can generate new research questions. We find that the social learning rate is strongly influential, to the point that variation of its value within empirically plausible ranges changes the peak global temperature anomaly by more than 1°C. Conversely, social norms reinforce majority behaviour and therefore may not provide help when we most need it because they suppress the early spread of mitigative behaviour. Finally, exploring the model's parameter space for mitigation cost and social learning suggests optimal intervention pathways for climate change mitigation. We find that prioritising an increase in social learning as a first step, followed by a reduction in mitigation costs provides the most efficient route to a reduced peak temperature anomaly. We conclude that socio-climate models should be included in the ensemble of models used to project 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».