From Algorithms to Arctic Ice: AI's Role in Climate Adaptation from Ottawa to Oslo
Notice bibliographique
Résumé
This study contributes uniquely to the understanding of artificial intelligence (AI) policy development in smaller economies, with a focus on Canada and Norway. It examines the ethical, economic, and environmental aspects of AI regulation and presents insights into how these nations navigate AI policies in the context of global AI superpowers. Positioned adjacent to larger economies—the United States and the European Union (EU) for Canada and Norway, respectively—these countries provide a specialized perspective on the intersection of national AI strategies, international influences, and climate change imperatives. The comparative analysis uncovers key differences and similarities, leading to actionable policy recommendations. Qualitative research methods are employed to critically evaluate policy documents, expert commentaries and case studies, explaining the objectives, strategies, and approaches of the two nations. The findings indicate that both have made progress in applying AI to climate action, yet they encounter challenges such as policy coherence, rapid technological changes, and the influence of larger geopolitical forces. Recent innovations like OpenAI's ChatGPT are examined for their potential impact on forthcoming regulatory frameworks. Although rapid policy and technological shifts may soon date some aspects of this study, it lays a foundational groundwork for future research aimed at bridging the gaps between technology, policy, ethics, and global environmental imperatives.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».