Harnessing AI for Climate Action: Opportunities, Challenges, and Pathways to Sustainable Futures
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses a pressing 21st-century challenge, demanding urgent strategies for mitigation and adaptation. Artificial intelligence (AI) emerges as a transformative tool, influencing environmental policy and practices across sectors. With its growing capabilities, AI enables analysis of large datasets, predicts climate patterns, optimizes energy use, and enhances resource management, in a way that promotes informed decision-making for climate solutions. Mitigation strategies benefit significantly from AI, with machine learning improving energy efficiency, optimizing supply chains, and forecasting energy demands to reduce greenhouse gas emissions. AI-driven modeling also evaluates carbon capture, reforestation, as well as renewable energy projects and provides data-driven insights into their scalability and impact. For adaptation, AI supports predictive analytics for urban planning, agriculture, and disaster management, addressing shifting climate conditions and socio-economic factors. For instance, AI forecasts extreme weather, enabling proactive risk reduction, while precision agriculture adapts crop varieties to changing climates, strengthening food security. However, integrating AI into climate action faces challenges, including the need for high-quality datasets, often scarce in developing regions, and the risks of algorithmic bias, which can perpetuate inequalities. The energy demands of AI technologies, such as hyperscale data centers, also raise environmental concerns, complicating its role as a sustainable solution. These issues highlight the need for responsible implementation. Despite these hurdles, AI’s potential to drive progress in climate strategies is immense when applied ethically. Interdisciplinary collaborations combining AI, environmental science, and policy expertise can deliver innovative, context-specific solutions. As stakeholders tackle climate demands, AI’s ability to revolutionize sustainability is undeniable, provided it is deployed conscientiously to ensure equitable and effective climate action.
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 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 | 0,026 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».