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Enregistrement W4408429798 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14971

Challenges and enablers of co-achieving ambitious global climate and biodiversity targets

2025· preprint· en· W4408429798 sur OpenAlexaboutno aff
Yazhen Wu, Stefan Frank, Kazuaki Tsuchiya, David Leclère, Oliver Fricko, Shinichiro Fujimori, Mykola Gusti, Tomoko Hasegawa, Andrey Lessa Derci Augustynczik, Tamás Krisztin, Sibylle Rouet-Pollakis, Michael Wögerer, Hans van Meijl, Willem‐Jan van Zeist, Akiko Hirata, Volker Krey, Haruka Ohashi, Kiyoshi Takahashi, Keywan Riahi, Peter Havlík

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental planningClimate changeEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The need to address the dual challenges of climate change and biodiversity loss is pressing and requires collective efforts in both land-use and energy sectors. However, the interactive impacts between mitigation and biodiversity conservation measures, especially the indirect impacts through the energy-land nexus, have not been comprehensively investigated. The question arises as to whether and what levels of synergies or trade-offs exist between mitigation and biodiversity targets, and what are the implications on energy system decarbonization pathways and corresponding mitigation costs.Methodology: By applying and comparing two modelling frameworks that link integrated assessment models (AIM, MESSAGEix-GLOBIOM) and biodiversity models (Figure 1), we explore the system-wide synergies and trade-offs between the ambitious climate and biodiversity targets included in the Paris Agreement and Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KMGBF). Four forward-looking policy scenarios with different mitigation and biodiversity conservation ambitions are simulated for the period 2010-2070 to quantify the land-use dynamics, greenhouse gas emissions, biodiversity indicators, as well as energy transformation pathways under different policy targets. Additional sensitivity analysis and decomposition analysis allow us to explore the implications of alternative mitigation pathways on the key findings, and to disentangle the effects of individual policy measures within the mitigation and biodiversity portfolios.Results: Scenario results show that despite biodiversity synergies from stringent mitigation measures for the 1.5°C target, area-based biodiversity conservation measures are not enough to revert the declining trends of biodiversity. Biodiversity losses can be halted or decelerated with combined mitigation and biodiversity efforts, but until 2070 global biodiversity cannot restore its 2010 levels. On the other hand, due to the energy-land nexus, deploying biodiversity conservation measures can double the carbon price in line with the 1.5°C target and increase global gross domestic product loss by 0.7% by 2070. However, the availability of alternative negative emission technologies and increased pasture production efficiency can act as enablers to reduce the additional costs to achieve 1.5°C-mitigation induced by the biodiversity target. Besides, the large land demand for co-achieving stringent mitigation and biodiversity targets can increase the global average price of agricultural products by 35-53% in 2070 and reduce food consumption. Avoiding the potential negative implications on food security would entail substantial food system transformation efforts. Our results indicate that the challenges of co-achieving the 1.5°C and KMGBF targets can be amplified via cross-sectoral impacts on the energy system and be greater than previously thought. This calls for more careful policy design to simultaneously address the two targets while limiting the trade-offs with food security or the economic feasibility of decarbonization.Figure 1. Overview of research design

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,148 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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