Managing extremes in the Anthropocene: a causal, stochastic physics approach
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic activities have led to an alarming rise in frequencies and severities of hydroclimatic extremes, resulting in deaths, adverse health impacts, near-destruction of municipalities, and trillions of US dollars or equivalent in economic impacts worldwide. With trends expected to continue or intensify, there is growing pressure to re-evaluate current adaptation and mitigation strategies. Here, it is demonstrated that while much of risk management, particularly of floods, remains magnitude-centric, a frequency-centric approach is key for reliably predicting risks and designing cost-effective solutions. This approach requires bridging hydroclimatology’s extreme value theory with the modern science of causation through stochastic physics. It anchors physical understanding in probabilistic frameworks, centring environmental and anthropogenic controls when modelling and interpreting frequency distributions. Linking natural controls to a system’s undisturbed state and subsequent frequency-centric quantification of anthropogenic influence highlights large frequency changes far surpassing changes in magnitude, aligning scientific and professional practice with reality. In fact, the dramatic rise in extremes likely arises in part as a manifestation of an undisturbed distribution that is inherently highly sensitive to anthropogenic change, a crucial question for risk management. Only with an accurate portrayal of risk and sensitivity grounded in the deeper meaning of probability can hydroclimatology motivate strong policies and support the design of innovative solutions in the Anthropocene.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».