The case for ecological reparations in Africa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COP 27 in Sharm El-Sheikh made the point: the world faces a novel problem. The scale of socio-ecological crises that afflict the earth is unprecedented. According to the latest assessment by the IPCC, these problems are worsening and will continue to do so. There is more than 50% chance that global warming will reach or exceed 1.5°C in the near-term (Intergovernmental Panel on Climate Change [IPCC], 2022). The ramifications are certain, but uneven (IPCC, 2022, p.14). Reversing rapid biodiversity loss has also eluded humanity since the first global agreement to do so by 2010.[1] So, the forthcoming COP 15 in Montreal, Canada, will revisit the issue. This attempt to revisit the 1992 Earth Summit in Rio, ratified by every UN member state except the U.S, is critical for Africa. \n \nWhether in terms of climate change or biodiversity loss, COP 27 or COP 15, the regions of highest exposure are Africa and elsewhere in the Global South (IPCC, 2022, p. 14). Not only 3.6 billion people face existential outcomes, but also many plants and animals risk total extinction (IPCC, 2022, pp. 14-16). In his book, Extinction, Ashley Dawson (2016, pp. 7-8) points out that in the last 20 years, 70,000 African elephants have been killed and the number of rare forest elephants in Africa has declined by 60%; We are all at risk of extinction. This is an emergency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 découle