Integration of urban climate research within the global climate change discourse
Notice bibliographique
Résumé
Global climate science needs to address a fundamental challenge: the mismatch between the scales of anthropogenic processes driving change and the resulting climate impacts. While projected climate changes and impacts are global in extent, the drivers of this change, and the exposure to its impacts, are concentrated in densely populated urban areas. Despite occupying only 1–3% of the land, urban areas are home to most of the world’s population and responsible for ~70% of current greenhouse gas emissions [1]. By 2050, an additional 2.5 billion people are expected to live in urban areas, with up to 90% of this growth anticipated in the Global South with increased rates of vulnerability. The importance of cities in our climate change dialogue will therefore not diminish but rather become increasingly more significant. Despite the vital role of cities, urban-scale climates are poorly represented in global climate science (both in observations and models). Urban climate research has also been traditionally underrepresented in the assessments of the physical basis of climate, with the inclusion of cities not being formalized until the 5th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), which emphasized adaptation and mitigation. This has several consequences. First, a rich body of existing knowledge on urban climates is ignored, particularly in IPCC science assessments. Second, there has been little incentive to measure and understand climate processes at urban scales, which further undermines the accuracy of current climate assessments. Third, urban policies to mitigate and adapt to climate change may not account for unique climate consequences in cities. This limits our ability to develop effective strategies for climate adaptation and mitigation, posing additional risks to the future resilience of societies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,048 |
| Communication savante | 0,021 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».