Accelerating Clean Energy Transitions to Safeguard Human Health and Survival
Notice bibliographique
Résumé
The year 2023 was the warmest year in the 174-year global instrumental record. The year was also marked by a series of climate-related extreme events, including heat waves, storms, and wildfires that caused widespread economic and health impacts. The 28th Conference of the Parties of the United Nations Framework Convention on Climate Change called for transitioning away from fossil fuels and accelerating action in this critical decade. All countries must move rapidly toward net zero emissions and scale up their action to ensure achievement of the Paris climate goals-viz., limiting the global temperature increase from preindustrial levels to well below 2 °C and pursuing efforts to keep it below 1.5 °C. There is growing concern about whether the goal of limiting global warming to 1.5 °C is still achievable. We believe that it is still possible to limit warming to 1.5 °C if we take seven essential actions so human health and survival can be safeguarded: scaling up the energy transition to achieve carbon neutrality before the middle of this century; rapidly phasing out the construction of new fossil fuel exploration and infrastructure; enforcing an international carbon price; tightening emission targets across both the global north and south; promoting and adopting low-consumption lifestyle as the social norm; engaging in transformative change to simultaneously act on climate, biodiversity, equity, human health, and well-being; and boosting collective efforts and strengthening international cooperation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».