MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386991832 · doi:10.1080/21598282.2023.2256474

Who Is Responsible for the Climate Crisis? A Perspective from the Global South

2023· article· en· W4386991832 sur OpenAlex
Paramjit Singh, Ashman Bajwa

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.

Notice bibliographique

RevueInternational Critical Thought · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesDepartment of Forestry, Fisheries and the EnvironmentAlfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine ResearchMinistry of EnvironmentInternational Centre for Integrated Mountain Development
Mots-clésContext (archaeology)EconomicsDebtGreenhouse gasClimate changeDebt crisisClimate change mitigationGlobal warmingNatural resource economicsMacroeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article argues that insistence on adaptation to climate change, popularised by the rich nations of the Global North, is crowding out discussions on mitigation strategies. Mitigation (or degrowth) is central to formulating a fair and collective strategy to tackle the climate crisis at the global scale. In this context, we have calculated the historical cumulative emissions, material footprints, and carbon debt, which are essential prerequisites to tackling the climate crisis. This article empirically proves that the Global North owes a huge carbon debt based on historical cumulative emissions. We estimate the carbon debt of all the outlier countries (carbon debtors) to be US$ 3127.28 trillion, of which the US (the United States) and EU (European Union, including 28 countries) owe US$ 1174.19 and US$ 771.90 trillion, respectively. The paper concludes that any adaptation policy requires settling this debt through directly financing adaptation operations in the poor countries of the Global South and effective mitigation (de-growth) policies in the Global North.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,225 · 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