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Enregistrement W4414045286 · doi:10.59231/edumania/9154

Climate Engineering: Ethical and Environmental Implications

2025· article· en· W4414045286 sur OpenAlexaboutno aff
Simran Mehta

Notice bibliographique

RevueEdumania-An International Multidisciplinary Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Geoengineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate governanceClimate changeClimate riskCorporate governancePolitical economy of climate changeGlobal warmingIntervention (counseling)AnthropoceneEnvironmental governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate engineering, also known as geoengineering, refers to the deliberate large-scale intervention in Earth’s climate system with the aim of mitigating the adverse effects of climate change. As global temperatures rise and conventional mitigation strategies lag behind, interest in these technologies is growing. Climate engineering is broadly classified into two categories: Carbon Dioxide Removal (CDR) and Solar Radiation Management (SRM), each with distinct methodologies, objectives, and risk profiles. While proponents argue that these approaches may offer a critical backup plan in case of climate emergency, critics warn against their uncertain long-term impacts and ethical implications. This paper explores both the environmental and ethical dimensions of climate engineering. It analyzes key techniques under CDR and SRM, potential environmental disruptions, governance gaps, and moral challenges, including issues of consent, intergenerational justice, and equity. Real-world case studies such as the SPICE project in the UK, ocean fertilization by the Haida Nation in Canada, and Iceland’s CarbFix initiative are examined to highlight the practical, legal, and societal dilemmas posed by geoengineering. Through an interdisciplinary lens, this study argues that any advancement in climate engineering must be guided by transparent, inclusive governance frameworks that prioritize precaution, sustainability, and justice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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