A method to identify positive tipping points to accelerate low-carbon transitions and actions to trigger them
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Meeting the Paris Agreement to limit global warming to "well below 2 °C" requires a radical acceleration of action, as the global economy is decarbonising at least five times too slowly. Tipping points, where low-carbon transitions become self-propelling, could be key to achieving the necessary acceleration. We deem these normatively 'positive', because they can limit considerable, inequitable harms from global warming and help achieve sustainability. Some positive tipping points, such as the UK's elimination of coal power, have already been reached at national and sectoral scales. The challenge now is to credibly identify further potential positive tipping points, and the actions that can bring them forward, whilst avoiding wishful thinking about their existence, or oversimplification of their nature, drivers, and impacts. Hence, we propose a methodology for identifying potential positive tipping points, assessing their proximity, identifying the factors that can influence them, and the actions that can trigger them. Building on relevant research, this 'identifying positive tipping points' (IPTiP) methodology aims to establish a common framework that we invite fellow researchers to help refine, and practitioners to apply. To that end, we offer suggestions for further work to improve it and make it more applicable.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle