Social dynamics can delay or prevent climate tipping points by speeding the adoption of climate change mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Social dynamics are increasingly integrated into climate change models, yet tipping points in coupled social-climate systems remain understudied. This is concerning given that processes like permafrost thaw and forest dieback can trigger positive feedback loops that accelerate carbon release and global warming. We have developed a coupled model combining an Earth system component with a social behaviour model, each including tipping mechanisms. The climate model includes an additional carbon release term representing tipping reservoirs. The social model captures opinion dynamics shaped by social learning rates, mitigation costs and the strength of social norms. Our results show that weak social norms have little effect on tipping dynamics. However, faster social learning can delay or even prevent climate tipping by accelerating mitigation responses. Simulations reveal nonlinear, regime-dependent dynamics, with bifurcation-like behaviour separating tipping and no-tipping pathways. In some scenarios, a climate tipping point can trigger secondary tipping in social behaviour. Crucially, the model enables estimation of the time to tipping, offering a forward-looking risk measure. These findings underscore the importance of incorporating social feedbacks in climate models to better anticipate, and potentially avoid, catastrophic tipping events.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».