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Enregistrement W4386878206 · doi:10.1177/00368504231201372

World scientists’ warning: The behavioural crisis driving ecological overshoot

2023· review· en· W4386878206 sur OpenAlexaff
Joseph J Merz, Phoebe Barnard, William E. Rees, Dane Farnsworth Smith, Christopher J. Rhodes, Julia H Dederer, Nandita Bajaj, Michael Joy, Thomas Wiedmann, Rory Sutherland

Notice bibliographique

RevueScience Progress · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovation, Sustainability, Human-Machine Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Warwick
Mots-clésOvershoot (microwave communication)Psychological interventionPopulationClimate changeConsumption (sociology)Global warmingTipping point (physics)EcologyDevelopment economicsNatural resource economicsPsychologyEconomicsSociologyEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previously, anthropogenic ecological overshoot has been identified as a fundamental cause of the myriad symptoms we see around the globe today from biodiversity loss and ocean acidification to the disturbing rise in novel entities and climate change. In the present paper, we have examined this more deeply, and explore the behavioural drivers of overshoot, providing evidence that overshoot is itself a symptom of a deeper, more subversive modern crisis of human behaviour. We work to name and frame this crisis as 'the Human Behavioural Crisis' and propose the crisis be recognised globally as a critical intervention point for tackling ecological overshoot. We demonstrate how current interventions are largely physical, resource intensive, slow-moving and focused on addressing the symptoms of ecological overshoot (such as climate change) rather than the distal cause (maladaptive behaviours). We argue that even in the best-case scenarios, symptom-level interventions are unlikely to avoid catastrophe or achieve more than ephemeral progress. We explore three drivers of the behavioural crisis in depth: economic growth; marketing; and pronatalism. These three drivers directly impact the three 'levers' of overshoot: consumption, waste and population. We demonstrate how the maladaptive behaviours of overshoot stemming from these three drivers have been catalysed and perpetuated by the intentional exploitation of previously adaptive human impulses. In the final sections of this paper, we propose an interdisciplinary emergency response to the behavioural crisis by, amongst other things, the shifting of social norms relating to reproduction, consumption and waste. We seek to highlight a critical disconnect that is an ongoing societal gulf in communication between those that know such as scientists working within limits to growth, and those members of the citizenry, largely influenced by social scientists and industry, that must act.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations74
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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