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Enregistrement W4308887390 · doi:10.1038/s41893-022-00995-5

Impacts of meeting minimum access on critical earth systems amidst the Great Inequality

2022· article· en· W4308887390 sur OpenAlexafffund
Crelis Rammelt, Joyeeta Gupta, Diana Liverman, Joeri Scholtens, Daniel Ciobanu, Jesse F. Abrams, Xuemei Bai, Lauren Gifford, Christopher Gordon, Margot Hurlbert, Cristina Yumie Aoki Inoue, Lisa Jacobson, Steven J. Lade, Timothy M. Lenton, David I. Armstrong McKay, Nebojša Nakićenović, Chukwumerije Okereke, Ilona M. Otto, Laura Pereira, Klaudia Prodani, Johan Rockström, Ben Stewart‐Koster, Peter H. Verburg, Caroline Zimm

Notice bibliographique

RevueNature Sustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesGlobal Change Institute, University of the Witwatersrand, JohannesburgSwiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape ResearchUniversity of GhanaGordon and Betty Moore FoundationUniversiteit van AmsterdamUniversität PotsdamGriffith UniversityInternational Institute for Applied Systems AnalysisKarl-Franzens-Universität GrazRijksuniversiteit GroningenPorticus FoundationUniversity of ExeterRadboud UniversiteitGlobal Environment FacilityACT GovernmentStockholms UniversitetUniversity of Regina
Mots-clésInequalityEnvironmental degradationOperationalizationPovertyNatural resourceRedistribution (election)Natural resource economicsSustainabilitySustainable developmentResource depletionEnvironmental economicsEnvironmental resource managementEnvironmental planningEconomic growthBusinessDevelopment economicsGeographyEnvironmental scienceEconomicsPolitical scienceEcologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Sustainable Development Goals aim to improve access to resources and services, reduce environmental degradation, eradicate poverty and reduce inequality. However, the magnitude of the environmental burden that would arise from meeting the needs of the poorest is under debate—especially when compared to much larger burdens from the rich. We show that the ‘Great Acceleration’ of human impacts was characterized by a ‘Great Inequality’ in using and damaging the environment. We then operationalize ‘just access’ to minimum energy, water, food and infrastructure. We show that achieving just access in 2018, with existing inequalities, technologies and behaviours, would have produced 2–26% additional impacts on the Earth’s natural systems of climate, water, land and nutrients—thus further crossing planetary boundaries. These hypothetical impacts, caused by about a third of humanity, equalled those caused by the wealthiest 1–4%. Technological and behavioural changes thus far, while important, did not deliver just access within a stable Earth system. Achieving these goals therefore calls for a radical redistribution of resources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations98
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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