fbpx Impatti, modelli e tecnologia per capire la COP26 di Glasgow | Scienza in rete

Impatti, modelli e tecnologia per capire la COP26 di Glasgow

--
Tempo di lettura: 1 min

Ascolta "Impatti, modelli e tecnologia per capire la COP26 di Glasgow: intervista a Claudia Tebaldi" su Spreaker.

Per capire la portata dei negoziati della COP26 di Glasgow, che entrano ora nella seconda settimana, è necessario riflettere quanto superare la soglie di 1,5°C o di 2°C possa generare punti di non ritorno o meno nel nostro sistema climatico, ma anche quanto i modelli climatici possano aiutare per pianificare azioni di mitigazione e adattamento e, infine, che ruolo hanno le nuove tecnologie in tutto questo. Ne abbiamo parlato con Claudia Tebaldi, statistica al Joint Global Change Research Institute (PNNL), collaboratrice di Climate Central, e autrice principale del primo volume del sesto rapporto IPCC uscito in estate.

Voci Claudia Tebaldi, Jacopo Mengarelli, Paolo Recalcati. Musica Jacopo Mengarelli. Produzione Sergio Cima, Jacopo Mengarelli.
Fonti
IPCC, AR6 Climate Change 2021: The Physical Science Basis: https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/
UN Climate Change: https://www.youtube.com/channel/UCuLEr-GWiwCBB6zBDX3elOQ
Palazzo Chigi: https://www.youtube.com/channel/UCp8W1bzofvzB8MfZSkYW2xw

Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


prossimo articolo

Citazioni, h-index e highly cited: perché Clarivate, Scopus e Google Scholar non raccontano la stessa storia

disegno di metro su sfondo con neon

Tre database, tre misure diverse dello stesso fenomeno. Capire le differenze non è un dettaglio tecnico: è il presupposto per usare le metriche senza esserne ingannati.

Immaginate un ricercatore che deve comunicare il proprio h-index in una domanda di finanziamento. Apre Web of Science: il numero è, diciamo, 31. Apre Scopus: 38. Apre Google Scholar: 47. Tre piattaforme, tre numeri, nessuna contraddizione interna a ciascuna — eppure nessuna convergenza tra loro. Quale valore è quello “giusto”? La domanda è mal posta, e il disagio che genera è il punto di partenza di questo articolo.