A diversity of sustainable lifestyles in 2050: Future SLIM scenario narratives for deep climate change mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable lifestyle changes can play a critical role in climate change mitigation. This paper presents and discusses a set of four comprehensive lifestyle scenario narratives, collectively named Sustainable Living in Models, or SLIM, scenario narratives. These narratives describe plausible alternative long-term pathways in which lifestyle changes play a major role in achieving many sustainability goals. As narratives, they are designed to both support strategic dialogue and form the basis for model-based scenario analysis. The four SLIM scenario narratives emerged from multidisciplinary workshops with lifestyle change experts, scenario analysts and integrated assessment modellers. The narratives diverge along two critical uncertainties: focus on individual versus communal values and the level of access to centralised versus distributed support for the transition to sustainable lifestyles. These SLIM scenario narratives enable explorations of our underlying assumptions of lifestyle changes while also determining the robustness of plausible developments and strategies. The SLIM scenario narratives emphasise the role of society, enablers, lifestyles and behaviours in systems change. We also describe the SLIM scenario narratives in terms of contrasting characteristics. The SLIM scenario narratives provide a theoretical contribution by supporting a greater understanding of the role of sustainable lifestyles in climate change mitigation while also providing less-stylised assumptions for model-based scenarios. The enduring impact of this scenario development process is to enable continued exchange among an emerging community of practice of modellers and sustainable lifestyle practitioners. Most notably, the narratives can allow for strategic discussion and climate action by policymakers.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».