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Enregistrement W4392654975 · doi:10.5194/egusphere-egu24-17250

From Glaciers to Courtrooms: Translating Natural Science Concepts into Legal Frameworks for Climate Litigation

2024· preprint· en· W4392654975 sur OpenAlexaff
Randy Muñoz, Christian Huggel, Wilfried Haeberli, Martin Mergili, Adam Emmer, Lukas U. Arenson, Matthieu Sturzenegger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensUniversity of ManitobaBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierNatural (archaeology)Political scienceEnvironmental ethicsSociologyGeographyPhysical geographyArchaeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of natural science concepts into climate change litigation, particularly in cases related to glacier lake outburst floods (GLOFs) in mountainous regions like the Andes, faces significant challenges due to the differing nature of scientific and legal frameworks.Scientific understanding of climate change impacts on phenomena such as GLOFs relies heavily on scenarios, modeling, and projections that evolve over time with advancements in technology and knowledge. These models need to be comprehensive, and consider an array of factors including glacier retreat, temperature changes and various risk factors. However, legal standards often require definitive proof of causation. There may arise a discrepancy creating a gap in case of prevailing uncertainties inherent to high-mountain processes which may not always meet the exacting evidentiary requirements of litigation.An illustrative example of this challenge is the case of a citizen in Huaraz, in the Andes of Peru, using a major German energy producer over the risks of a catastrophic flood from a GLOF at Lake Palcacocha. The German court’s decision to admit this case is groundbreaking in climate litigation. It implies a recognition of legal responsibilities of large emitters for potential losses and damages caused by anthropogenic climate change globally, provided a causal relation between emissions and risk can be established. This case exemplifies the challenge in linking complex scientific causation with legal accountability.In the Palcacocha case, the German court defined to distinguish between i) the hazard and risk posed to the plaintiff in Huaraz, and ii) the attribution to anthropogenic climate change and the emissions produced by the defendant. Here we report on the geoscientific studies undertaken to analyze the hazard situation posed by potential rock and ice avalanches, impacting the glacial lake and producing potentially devastating floods in the city of Huaraz. Critical among other are concepts and methods to quantify probability of occurrence of an event, and the effect of cascading slope and mass flow processes.In conclusion, the challenges in adapting natural science concepts for climate change litigation, particularly regarding GLOFs, stem from different concepts, standards of proof, and conceptual understandings in science and law. Bridging this gap is essential for effective climate litigation and requires innovative interdisciplinary approaches that facilitate the translation of scientific findings into legally cogent arguments. The framework, methods and standards we applied in the case of Palcacocha could serve for other litigation cases in similar environments, highly impacted and vulnerable to anthropogenic climate change.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0210,074
Communication savante0,0410,040
Science ouverte0,0070,016
Intégrité de la recherche0,0260,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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