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Enregistrement W3034053648 · doi:10.1080/15487733.2020.1765679

A tale of two crises: COVID-19 and climate

2020· article· en· W3034053648 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSustainability Science Practice and Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCOVID-19 impact on air quality
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNorges Forskningsråd
Mots-clésProsperityPandemicSustainabilityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Climate changeBusinessFace (sociological concept)ScarcityEconomic growthSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceDevelopment economicsNatural resource economicsEconomicsSociologyMedicineMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the COVID-19 pandemic, governments around the world are mobilizing unprecedented public resources to mitigate economic collapse. However, these new programs run the risk of paying insufficient attention to the multiple sustainability crises we face. Climate change, in particular, threatens the very basis for continued human prosperity and requires an equal, if not greater, societal mobilization. In this policy brief, we argue that the response to the coronavirus outbreak also offers an opportunity to advance the climate agenda. Indeed, given that we have scarce resources at our disposal, it is essential that we synergize such efforts. We propose that this can be accomplished in two primary ways: (1) harnessing the disruptive forces of the COVID-19 pandemic to accelerate the decline of carbon-intensive industries, technologies, and practices, and (2) leveraging responses to drive low-carbon innovation. From these two strategies, we outline five principles of “sustainability transition policy” to serve as a guide during these challenging times.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,392 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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