Ethical Framework Principles for Climate Intervention Research
Notice bibliographique
Résumé
Climate intervention, also known as geoengineering or climate engineering, is the deliberate large-scale intervention in Earth's climate system to counteract global warming.1, 2 Climate intervention includes primarily carbon dioxide removal (CDR) techniques, which address the root cause of climate change by removing carbon dioxide from the atmosphere, and solar radiation modification (SRM) techniques, which offset the effects of greenhouse gas concentrations by preventing Earth from absorbing as much solar radiation.The urgency to address climate change has led to rapidly growing interest in climate intervention research.However, both CDR and SRM techniques, as well as other methods, present opportunities and risks and thus require additional governance and ethical frameworks at local, regional, and global levels.The American Geophysical Union (AGU), the world's largest association of Earth and space scientists, takes the position that a robust body of scientific evidence about climate intervention, guided by an ethical framework, should be consulted as society weighs its options for addressing climate change.Therefore, AGU has facilitated the development of this Ethical Framework for Climate Intervention Research.3 This ethical framework and its recommendations have been developed with the contributions of scientists, policymakers, ethicists, government agencies, nongovernmental organizations, and potentially impacted communities, as well as of other stakeholders on climate intervention research.These contributors and advisors sought to identify known best practices and describe them within this framework to assist researchers, institutions, governments, international and nongovernmental organizations, funders, and the private sector in their climate change and climate intervention activities.AGU contends that more knowledge about climate intervention methods and their consequences can help society make informed, just decisions about climate intervention research, including indoor and outdoor experimentation and potential deployment. 4 This framework is heavily informed by the precedent of ethical principles developed for research around nuclear weapons, 5 human cloning, 6 and genetic engineering, 7 as well as early principles considering climate intervention, such as the Oxford Principles, 8 the Asilomar Recommendations, 9 the Tollgate Principles, 10 and the Hubert code of conduct for responsible geoengineering research.11 Since its founding in 1919, AGU has set and emphasized high standards for scientific integrity and professional ethics, including the importance of "freedom to responsibly pursue science without interference or coercion" while always
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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 | 0,315 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,050 |
| Communication savante | 0,021 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».