Catalyzing Collaboration Over Competition: A Pan-American Science Diplomacy Framework for Developing AI Solutions for Climate Change in the Americas
Notice bibliographique
Résumé
As the dual crises of climate change and rapid artificial intelligence (AI) development converge, the Americas stand at a critical juncture. While AI offers transformative potential for climate mitigation and adaptation, ranging from advanced environmental monitoring to smarter disaster response, nationalistic policies and fragmented data governance threaten to undermine regional and global progress. This article proposes a Pan-American Science Diplomacy Framework designed to catalyze collaboration over competition in developing AI solutions for climate change. Drawing on comparative analyses of the United States, Canada, Brazil, and Chile, we highlight both the strengths and limitations of current national approaches to AI and climate action. We argue that harmonizing data standards, sharing infrastructure, and fostering inclusive governance, particularly by integrating Indigenous and local knowledge, are essential for equitable and effective AI-driven climate solutions. The framework centers on four pillars: infrastructure, data, talent, and governance, emphasizing the need for interoperable data protocols, pooled resources, and trust-building mechanisms. By leveraging existing regional institutions and diplomatic platforms, the Americas can model a new era of science diplomacy that accelerates innovation, bridges capacity gaps, and ensures that the benefits of AI for climate action are shared equitably across the hemisphere.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».