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Enregistrement W4390904978 · doi:10.22541/essoar.170542965.59092060/v1

'Tipping points' confuse and can distract from urgent climate action

2024· preprint· en· W4390904978 sur OpenAlexaff
Robert E. Kopp, Elisabeth Gilmore, Rachael Shwom, Carolina Adler, Helen Adams, Michael Oppenheimer, Anand Patwardhan, Daniela N. Schmidt, Richard York

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésTipping point (physics)Action (physics)SurpriseClimate changeAgency (philosophy)Scenario planningHuman systems engineeringReductionismSet (abstract data type)Risk analysis (engineering)Positive economicsManagement scienceComputer scienceEpistemologySociologyPsychologyBusinessSocial psychologyEconomicsSocial scienceEcologyEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tipping points have gained substantial traction in climate change discourses, both as representing the possibility of catastrophic and irreversible physical and societal impacts and as a way to set in motion positive, rapid and self-sustaining responses, such as the adoption of new technologies, practices, and behaviors. As such, tipping points appear ubiquitous in natural and social systems. Here, we critique 'tipping point' framings, specifically their insufficiency for describing the diverse dynamics of complex systems; their reductionist view of individuals, their agency and their aspirations; and their tendency to convey urgency without fostering a meaningful basis for climate action. We argue for clarifying the scientific discussion of the phenomena lumped under the 'tipping point' umbrella by using more specific language to capture relevant aspects (e.g., irreversibility, abruptness, self-amplification, potential surprise) and for the critical evaluation of whether, how and why the different framings can support accurate scientific understanding and effective climate risk management. Multiple social scientific frameworks suggest that deep uncertainty and perceived abstractness associated with many proposed Earth system 'tipping points' make them both unlikely to provoke effective action and not helpful for setting governance goals that must be sensitive to multiple constraints. The mental model of a 'tipping point' does not align with the multifaceted nature of social change; a broader focus on the dynamics of social transformation is more useful. Temperature-based benchmarks originating in a broad portfolio of concerns already provide a suitable guide for global mitigation policy targets and should not be confused with physical thresholds of the climate system.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0090,048
Communication savante0,0130,022
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,554
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,062 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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