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Enregistrement W3215572422 · doi:10.1002/essoar.10508929.1

The Paris Agreement and climate justice: inequitable impacts of sea level rise associated with temperature targets

2021· preprint· en· W3215572422 sur OpenAlexaff
Shaina Sadai, Regine Spector, Robert M. DeConto, Natalya Gomez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésGlobal temperatureGreenhouse gasClimate changeClimatologyGlobal warmingEnvironmental scienceSea surface temperatureSea level riseClimate modelFuture sea levelGeographyOceanographySea iceCryosphereGeologyAntarctic sea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic greenhouse gas emissions are causing unprecedented changes to the climate. In 2015, at the United Nations (UN) Conference of the Parties in Paris, France, countries agreed to limit the global mean surface temperature (GMST) increase to 2°C above preindustrial levels, and to pursue efforts to limit warming to 1.5°C. Due to the long-term irreversibility of sea level rise (SLR), risks to island and coastal populations are not well encapsulated by the goal of limiting GMST warming by 2100. This paper reviews and synthesizes the climate justice implications of temperature targets in light of our increasing understanding of the spatially variable impact and long temporal commitment to rising seas. In particular we highlight the impact that SLR will have on island states and the role of the Alliance of Small Island States (AOSIS) in UN climate negotiations. As a case study we review dual impacts from the Antarctic Ice Sheet (AIS) under a changing climate: 1) recent climate and ice sheet modeling shows that Antarctic melt has the potential to cause rapid SLR with a distinct spatial pattern leading to AOSIS nations experiencing SLR at least 11% higher than the global average and up to 33% higher; and 2) future ice sheet melt will result in a negative feedback on GMST, thus delaying temperature rise. When considering these impacts in conjunction, justice concerns associated with the Paris Agreement are exacerbated. This case study demonstrates that mitigation policies should consider climate impacts in addition to GMST, particularly sea level rise.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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