Notice bibliographique
Résumé
This chapter’s title reflects both the profound climactic disruptions and the exponential increase in scientific understanding that have occurred since the first Earth Day in 1970. Schneider begins with a personal anecdote, recalling a childhood spent skiing in the Harz mountains of Germany, now no longer possible, due to the dramatic shortening of winter and the loss of snow cover. In contrast, his present home of Los Angeles now experiences an extra two weeks of above average hot days compared to 1970. This change is paralleled by the development of climate science, pioneered by Swedish chemist and Nobel Laureate Svante Arrhenius, whose often inaccurate measurements first connected rising and falling CO2 levels to global warming and cooling. Today, a combination of fossil fuels and deforestation have resulted in CO2 levels of 415 ppm (parts per million) compared to 320 ppm in 1970 – 20% above pre-industrial levels. Industrialized nations have therefore added twice as much carbon dioxide to the atmosphere since 1970 as in all of previous human history before. The chapter emphasizes the continuing need for more accurate data and modeling to predict the effects on incredibly complex global systems. By dividing the earth into manageable grids, scientists are more accurately able to predict atmospheric variations, using supercomputers to break down the impossibly large variables. The chapter ends on a stark note: even if all greenhouse emissions were to be halted today (virtually impossible given the nature of our global energy economy), temperatures would still rise by 0.4–1.7°C, as a new baseline would take centuries, if not millennia, to establish. The conclusion is simple: every facet of human activity will be impacted, and we will have to adapt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».