Earth System Economics: a bio-physical approach to the human component of the Earth System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The study of humans has largely been carried out in isolation from the study of the non-human Earth system. This isolation has encouraged the development of incompatible philosphical, aspirational, and methodological approaches that have proven very difficult to integrate with those used for the non-human remainder of the Earth system. Here, an approach is laid out for the scientific study of humans that is intended to facilitate integration with non-human processes by striving for a consistent physical basis, for which the name Earth System Economics is proposed. The approach is typified by a foundation on bio-physical state variables, quantification of time allocation amongst available activities at the population level, and an orientation towards measuring human experience. A suitable framework is elaborated, which parses the Earth system into four classes of state variables, including a neural class that would underpin many societal features. A working example of the framework is then illustrated with a simple numerical model, considering a global population that is engaged in one of two waking activities: provisioning food, or doing something else. The two activities are differentiated by their motivational factors, outcomes on state variables, and associated subjective experience. Although the illustrative model is a gross simplification of reality, the results suggest a simple relationship to predict first order changes in the human population size, and how neural characteristics and subjective experience can robustly emerge from model dynamics, including transient golden ages. The approach is intended to provide a flexible and widely-applicable strategy for understanding the human-Earth system, appropriate for physically-based assessments of the past and present, as well as long-term model projections that are oriented towards improving human well-being.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».