Global scale mapping of unprecedented lifetime exposure to climate extremes
Notice bibliographique
Résumé
Climate extremes such as heatwaves, river floods, droughts, crop failures, including aspects of wildfires and tropical cyclones, are increasingly attributable to anthropogenic climate change. Yet how this translates into unprecedented levels of extreme event exposure in one’s lifetime remains unclear. Here we show that, neglecting adaptation, many of today’s youth will experience unprecedented exposure to extremes during their lifetimes. For the events above, the share of people facing unprecedented lifetime exposure is projected to at least double from 1960 to 2020 birth cohorts under current mitigation policies aligned with a global warming pathway reaching 2.7 °C above pre-industrial temperatures by 2100. In a 1.5 °C pathway, ∼50% of people born in 2020 will experience unprecedented lifetime exposure to heatwaves. If global warming reaches 3.5 °C by 2100, this rises 30 to ∼90% of this birth cohort. For the same cohort and warming pathway, ∼30% will live with unprecedented exposure to crop failures and ∼10% to river floods. Further, under current policies, two indicators of vulnerability show that the most vulnerable experience significantly more unprecedented exposure to heatwaves than the least vulnerable. Our results call for sustained greenhouse gas emissions reductions to lower the burden of climate change on young generations
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».