Genshin Impact Thuật Ngữ Và Thuộc Tính Nhân Vật

Genshin Impact – Cấu hình yêu cầu chơi siêu mượt phiên bản chính thứcTop 10 kinh nghiệm cho tân thủ Genshin Impact không thể bỏ quaGenshin Impact Venti – Chàng trai gió cách build, kỹ năng, cung mệnh

Với mục đích giúp cho các bạn có những trải nghiệm tuyệt vời nhất cho đêm nay, trong clip ngày hôm nay của KisuGame, chúng ta sẽ cùng điểm qua một chút các chỉ số cũng như là những thuật ngữ Genshin Impact quen thuộc tthường dùng, mà các tân thủ nên biết trước khi tham gia game này. Không để anh em chờ đợi lâu nữa, chúng ta sẽ cùng bắt đầu ngay thôi nào.

Chỉ số tinh thông nguyên tố

Đầu tiên chúng ta sẽ đến với chỉ số tinh thông nguyên tố. Chỉ số tinh thông nguyên tố quyết định rất nhiều đến khả năng di chuyển của nhân vật cũng như là những hiệu ứng nguyên tố mà nhân vật tạo nên.

Đầu tiên sẽ tác động đến sức mạnh triển nguyên tố. Chỉ số tinh thông nguyên tố càng cao thì sức mạnh khi thi triển nguyên tố càng lớn.

Thứ hai, chỉ số tinh thông nguyên tố có tác động đến lượng sát thương tạo thành. Nếu như chỉ số tinh thông nguyên tố càng cao, thì sát thương gây ra bởi những phản ứng nguyên tố càng lớn, tính cấp phần trăm chỉ số tấn công của nhân vật.

Cuối cùng, chỉ số tinh thông nguyên tố có tác dụng tới lượng giác kết tinh. Lượng giác kết tinh cũng tương tự như chỉ số phòng ngự, nhưng các bạn chỉ có thể nhận được nó trong quá trình các bạn chiến đấu với các kĩ năng nguyên tố.

Chỉ số giới hạn thể lực

Tiếp theo chúng ta đến với chỉ số giới hạn thể lực. Thế lực hay còn gọi là Samina, là một chỉ số vô cùng quan trọng của game online thế giới mở Genshin Impact. Nó ảnh hưởng đến rất nhiều hoạt động của nhân vật. Từ việc sử dụng đòn trọng kích trà đến việc sử dụng kỹ năng, cho đến việc chạy, nhảy, bơi, bay, trèo. Dù rằng chỉ số thể lực liên tục được tua lại quá trình hoạt động, những việc rút gọn thành thể lực cũng vô cùng dễ dàng trong bay, nhảy, bơi, lội.

Vì vậy, giới hạn thể lực của bạn càng tăng cao thì bạn càng có nhiều ưu thế khi trải nghiệm Game Genshi Impact. Để nâng cao giới hạn thể lực, các bạn cần kiếm các thực phẩm yêu cầu để Hiến Tế cho thiên thần tượng. Khi thất thiên thần tượng lên cấp, giới hạn thể lực của nhân vật cũng sẽ được nâng cấp theo.

Chỉ số thuộc tính nâng cao

Tiếp theo chúng ta sẽ đến với những thuộc tính nâng cao. Trong tựa game rpg thế giới mở Genshin Impact có 4 thuộc tính nâng cao.

Chỉ số thứ 1: là tỉ lệ bạo kích và sát thương bạo kích. Như đa số các tựa game khác, đây là khả năng gây chí mạng cho đòn đánh vật lí. Ngoài ra trong tựa game Genshi Impact, các kĩ năng nguyên tố cũng có khả năng chí mạng.

Chỉ số thứ 2: là trị liệu. Sẽ tăng nhiều khoản trị liệu từ các chiêu thức cũng như là các vật phẩm trị liệu.

Chỉ số thứ 3: là hiệu quả nạp nguyên tố. Nói cho dễ hiểu thì khi bạn đánh quái sẽ nhanh mùi đầy năng lượng nguyên tố để có thể sử dụng kỹ năng tốt hơn.

Chỉ số thứ 4: thuộc nhóm thuộc tính nâng cao đó là giảm CD hay là giảm cooldown, tức là giảm thời gian hồi chiêu của kỹ năng.

Và cuối cùng các nhân vật trong tựa game Genshin Impact còn hai chỉ số nữa, đó là thuộc tính nguyên tố, tăng lượng sát thương nguyên tố. Và hiệu ứng kháng nguyên tố, giảm lượng sát thương nguyên tố của nhân tố tương ứng.

Genshin Impact – Thuật ngữ Cung Mệnh

Tiếp theo chúng ta sẽ đến với tính năng thuật ngữ Genshin Impact – Cung Mệnh. Mỗi nhân vật (hay còn gọi là character) trong tựa game Genshin Impact một đều sở hữu 66 Cung Mệnh. Sáu Cung Mệnh của nhân vật các bạn có thể nhận được bằng cách cầu nguyện cùng tên trong tính năng cầu nguyện của tựa game Genshin Impact.

Ví dụ bạn đang sở hữu nhân vật Kaeya, khi cầu nguyện bạn có thể tiếp tục sở hữu nhân vật này. Bạn sẽ không sở hữu 2 nhân vật Kaeya, mà nhân vật vừa cầu nguyện được sẽ hóa thành 6 cung mệnh. Cái này để bạn có thể nâng cấp cung mệnh cho nhân vật Kaeya mà mình đang sở hữu. Khi nhân vật được nâng cấp các tầng Cung mệnh thì sẽ được mở khóa những khả năng mới của chiêu thức. Bạn có thể kiểm tra những khả năng này thông qua tính năng Cung mệnh của game.

Genshin Impact – Thuật ngữ thiên phú

Tiếp theo chúng ta sẽ đến với thuật ngữ tính năng thiên phú trong game thế giới mở Genshin Impact. Cũng giống như tính năng Cung mệnh, mỗi nhân vật trong Game này có sáu Thiên Phú. Tuy nhiên, chỉ có hai trong đó cần nâng cấp đột phá là 1 và 4 để mở khóa, còn lại thì đều tự động mở khóa ngay từ ban đầu.

Đặc biệt, các bạn hãy chú ý đến kỹ năng Thiên Phú số 6. Thông thường kỹ năng này có tác dụng cho cả party. Vì vậy, các bạn hãy cố gắng sắp xếp các nhân vật để mang lại những hiệu quả tốt nhất nha. Khi các bạn nâng cấp Thiên phú sẽ tạo ra một số khả năng mới hoặc tăng lượng sát thương của các chiêu thức của nhân vật.

Thuật Ngữ Server Và Thuật Ngữ Client

Bài viết giới thiệu 2 khái niệm Server và Client trong lập trình. Ngoài ra 2 khái niệm này cũng là khái niệm chung cho các lĩnh vực khác và có ý nghĩa tương tự.

Ngữ nghĩa của Server và Client

Từ tiếng Anh dịch sang tiếng Việt có thể hiểu:

Server là 1 thành phần cung cấp dịch vụ.

Client thừa hưởng các dịch vụ này.

Server và Client đề cập trong bài này

Khi nhận được 1 yêu cầu thì thành phần yêu cầu sẽ là Client. Trong lập trình 1 hàm cần sử dụng 1 hàm khác như yêu cầu 1 hàm trả về tổng của 2 số nguyên:

void sum(int a, int b) { int c = a + b; std::cout << c; }

/* int main() { sum(5, 10); } */

Yêu cầu hàm cần tính tổng 2 số, khi sử dụng hàm không nhận được kết quả này, sum(int, int) là 1 “server” nhưng cung cấp dịch vụ chưa ổn do không trả về kết quả, Client trong trường hợp này là nơi gọi hàm sum(int, int) trong hàm main() không lấy được kết quả từ hàm sum().

Đoạn code trên nên được điều chỉnh lại để server cung cấp dịch vụ đúng đắn hơn:

int sum(int a, int b) { int c = a + b; return c; } Các ví dụ khác về server và client Trong lập trình hướng đối tượng, xét ví dụ kế thừa kiểu public /* SERVER CODE */ class Community { private: int att1; protected: int att2; public: void Share() { } }; /* KẾ THỪA KIỂU PUBLIC */ class Stdio: public Community { private: int att3; public: void ShareArticle() { } }; /* CLIENT CODE int main() { Stdio obj; } */

class Community là server code của class Stdio.

class Stdio là server code của khai báo Stdio obj trong hàm main().

Các số chẵn trong một mảng

void GetEvenIntegerList(int* integerList, int n) { for (int i = 0; i < n; n++) { if (integerList[i] % 2 == 0) { std::cout << integerList[i]; } } }

Server code này đã không thỏa mãn lắm chức năng Server, các Client không thể sử dụng được dịch vụ này, cụ thể là không nhận được danh sách số chẵn như mong đợi. Cải tiến lại như sau:

void GetEvenIntegersList(int* integerList, int n, int*& eIntegerList, int &m) { m = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (integerList[i] % 2 == 0) { m++; } } if (m == 0) return; int* eIntegerList = new int[m]; int k = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (integerList[i] % 2 == 0) { eIntegerList[k++] = integerList[i]; } } }

Hiện thực đúng đắn một Server sẽ đòi hỏi nhiều kỹ năng hơn, lâu dài sẽ tạo nên một khả năng “đóng gói” sản phẩm, dịch vụ mà người dùng hoặc client nói riêng chỉ cần “plug-and-play”. Không chỉ tiện lợi, tăng độ tin cậy cho sản phẩm mà còn tăng uy tín cho người hiện thực.

Thuật Toán, Ngôn Ngữ Thuật Toán

Khái niệm thuật toán: là một hệ thống nhất chặt chẽ và rõ ràng các quy tắc nhằm xác định một dãy các thao tác thực hiện trên các đối tượng, bảo đảm sau một số hữu hạn bước sẽ đạt tới mục tiêu đã được định trước.

Ví dụ:

Thuật toán E: (Xác định ước chung lớn nhất của 2 số nguyên dương A và B)

B1:Nhập A và B.

B2: Gán m=A và gán n=B

B3: Chia m cho n (phép chia nguyên). Số dư tìm được là R

B4: Nếu R=0 thì chuyển tới bước 6

Nếu R≠0 thì chuyển xuống bước 5

B5: Gán m=n, n=R. quay về thực hiện bước 3

B6: thông báo kết quả UCLN (A,B) = n và kết thúc.

Các đặc trưng:

A. Tính dừng: sau một hữu hạn bước, thuật toán phải dừng. Trong ví dụ trên, thuật toán E chắc chắn sẽ dừng sau hữu hạn bước, vì dãy số dư R là các số nguyên dương giảm dần, và như vậy nhất định phải tiến về 0.

Chú ý do đặc điểm của thao tác điều khiển “thực hiện bước thứ k” cho nên mặc dù số bước mô tả trong thuật toán có thể là hữu hạn , nhưng tính dừng của thuật toán vẫn chưa được đảm bảo.

B. Tính xác định: ở mỗi bước của thuật toán, các thao tác phải hết sức rõ ràng, không được gây nên sự nhập nhằng, lẫn lộn, tùy tiện, có thể hiểu thế nào cũng được. Nói rõ hơn, nếu trong cùng 1 điều kiện, hai bộ xử lý khác nhau cùng thực hiện 1 bước của thuật toán phải cho những kết quả như nhau.

C. Tính hiệu quả: Trước hết, thuật toán cần phải đúng đắn, nghĩa là sau khi đưa dữ liệu vào, thuật toán phải hoạt động và sau quá trình thực hiện phải đưa ra kết quả như ý muốn.

D. Tính phổ dụng: thuật toán có thể giải bất kì một bài toán nào trong các bài toán đang xét. Cụ thể là thuật toán có thể có các đầu vào là các bộ dữ liệu khác nhau trong 1 miền xác định, nhưng luôn phải dẫn đến kết quả mong muốn.

E. Các yếu tố vào ra: đối với 1 thuật toán, có thể có nhiều đại lượng được đưa vào cũng như nhiều đại lượng sẽ được đưa ra. Các đại lượng được đưa vào hoặc ra được gọi là dữ liệu hoặc ra. Tập hợp các bộ dữ liệu mà thuật toán có thể áp dụng để dẫn tới kết quả gọi là miền xác định của thuật toán. Sau khi dùng thuật toán tùy theo chức năng mà thuật toán đảm nhiệm chúng ta thu được một số dữ liệu xác định

Ngôn ngữ thuật toán: Một ngôn ngữ được dùng để mô tả thuật toán được gọi là ngôn ngữ thuật toán. Thuật toán thường được dùng để mô tả bằng một dãy các lệnh. Bộ xử lý sẽ thực hiện các lệnh đó theo một trật tự nhất định cho đến khi gặp lệnh dừng thì kết thúc.

A. Ngôn ngữ liệt kê từng bước

Đây là cách dùng ngôn ngữ thông thường liệt kê theo từng bước phải làm của thuật toán.

– ví dụ giải phương trình bậc 2: ax” + bx +c = 0 (với a khác 0)

B1: Nhập a,b,c;

B2: Nếu a=0 quay về bước 1, nếu a khác 0 tính Δ=b”-4ac;

B3: Nếu Δ<0, kết luận phương trình vô nghiệm và sang bước 6;

B4: Nếu Δ=0, kết luận phương trình có nghiệm kép, tính theo công thức: x1=x2=-b/2a và sang bước 6;

Bước 6: kết thúc.

B. Ngôn ngữ sơ đồ khối:

Một trong các ngôn ngữ thuật toán có tính trực quan cao, và dễ cho chúng ta nhìn thấy rõ toàn cảnh của quá trình xử lý của thuật toán được tạo lập từ các yếu tố cơ bản sau đây:

– khối thao tác: hình chữ nhật, ghi lệnh cần thực hiện. có 1 mũi tên vào và 1 tên ra (ví dụ a:=a-b, i:=i-1)

– khối điều kiện: hình thoi,ghi điều kiện cần kiểm tra, 1 vào và 2 ra (Đ và S)

-Các mũi tên

– Khối bắt đầu thuật toán: hình elip có chữ B

– khối kết thúc thuật toán: hình elip. K

– khối nối tiếp: hình tròn, ghi số nguyên dương hoặc chữ cái

C. Ngôn ngữ lập trình:

Một thuật toán được mô tả dưới 1 ngôn ngữ cụ thể nào đó mà có 1 máy tính hiểu được, được gọi là 1 chương trình. Một ngôn ngữ thuật toán mà máy tính hiểu được, được gọi là ngôn ngữ lập trình.

Share this:

Twitter

Facebook

Like this:

Số lượt thích

Đang tải…

Is Decoupling Gdp Growth From Environmental Impact Possible?

The argument that human society can decouple economic growth-defined as growth in Gross Domestic Product (GDP)-from growth in environmental impacts is appealing. If such decoupling is possible, it means that GDP growth is a sustainable societal goal. Here we show that the decoupling concept can be interpreted using an easily understood model of economic growth and environmental impact. The simple model is compared to historical data and modelled projections to demonstrate that growth in GDP ultimately cannot be decoupled from growth in material and energy use. It is therefore misleading to develop growth-oriented policy around the expectation that decoupling is possible. We also note that GDP is increasingly seen as a poor proxy for societal wellbeing. GDP growth is therefore a questionable societal goal. Society can sustainably improve wellbeing, including the wellbeing of its natural assets, but only by discarding GDP growth as the goal in favor of more comprehensive measures of societal wellbeing.

Citation: Ward JD, Sutton PC, Werner AD, Costanza R, Mohr SH, Simmons CT (2024) Is Decoupling GDP Growth from Environmental Impact Possible? PLoS ONE 11(10): e0164733. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0164733

Editor: Daniel E. Naya, Universidad de la Republica Uruguay, URUGUAY

Received: July 2, 2024; Accepted: September 29, 2024; Published: October 14, 2024

Copyright: © 2024 Ward et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

Data Availability: All relevant data are within the paper and its Supporting Information files.

Funding: This work was entirely unfunded.

Competing interests: The authors have declared that no competing interests exist.

Introduction

The perpetually growing economy is generally regarded as a viable and desirable societal objective [ 1- 4]. Whilst ‘infinite growth’ may not be the words used to characterize and exhort a perpetually growing economy, they are nonetheless an accurate characterization of the objective. The words in current fashion for defending the viability of a perpetually growing economy are phrases such as ‘green growth’, ‘dematerialization’, and ‘decoupling’ [ 5- 9]. The decades old question ‘ Is economic growth environmentally sustainable?’ remains contested despite its apparent simplicity. The Limits to Growth [ 10] was a seminal work that warned of the consequences of exponential growth with finite resources. The World3 models underpinning the Limits to Growth analysis were validated using actual data after twenty and thirty years [ 11, 12]. A further independent evaluation of the projections of the World3 models showed that our actual trajectory since 1972 has closely matched the ‘Business as Usual’ scenario [ 13]. Increasing recognition of the causes and consequences of climate change have generated a great deal of doubt regarding the feasibility of simultaneously pursing economic growth and preventing and/or mitigating climate change [ 14- 18]. Contemporary work in this broad area of assessing anthropogenic impact on the planet suggests that several ‘Planetary Boundaries’ have been crossed [ 19].

The question as to whether human society can decouple economic growth-defined as growth in Gross Domestic Product (GDP)-from environmental impacts has not been settled. The decoupling debate itself is polarized with a preponderance of neo-classical economists on one side (decoupling is viable) and ecological economists on the other (decoupling is not viable) [ 20]. The divide over the compatibility of economic growth and environmental limits extends into the general public [ 2] with substantial polarization in ideas of decoupling, dematerialization, and limits to growth.

Settling the debate has far reaching policy implications. Decoupling is increasingly being described in popular press as a viable policy objective [ 21, 22]. Decoupling has been incorporated into international indicators of sustainable development [ 23] and policy objectives such as the United Nations’ ‘Sustainable Development Goals’ [ 24]. If decoupling is possible, then these policies are valid sustainable goals; however, if decoupling is shown to be nonviable then society will need to shift away from the current ‘infinite growth’ model.

Decoupling is defined as either ‘relative’ (aka ‘weak’) or ‘absolute’ (aka ‘strong’). Relative decoupling refers to higher rates of economic growth than rates of growth in material and energy consumption and environmental impact. As a result, relative decoupling implies a gain in efficiency rather than removal of the link between impact and GDP. Recent trends (1990 to 2012) for GDP [ 25], material use [ 26] and energy use [ 27] in different countries and regions exhibit different behavior ( Fig 1). In China, relative decoupling has occurred as GDP (market prices, in current US$) increased by a factor of more than 20 over the 22-year period, while energy use rose by a factor of slightly more than four and material use by almost five. Germany, meanwhile, exhibited slower GDP growth than China, but at the same time reduced energy use by 10% and total material use by 40%. The OECD follows a similar story to Germany, albeit with flat rather than falling energy and material consumption. Although Germany and the OECD give hope that absolute decoupling may be achievable, at the global level we see only relative decoupling with energy and material use increasing by 54% and 66% over the 22 years, respectively.

Similar evidence to that in Fig 1, showing apparent decoupling of GDP from specific resources, has been shown throughout much of the OECD [ 28]. However, there are several limitations to the inference of decoupling from national or regional data. There are three distinct mechanisms by which the illusion of decoupling may be presented as a reality when in fact it is not actually taking place at all: 1) substitution of one resource for another; 2) the financialization of one or more components of GDP that involves increasing monetary flows without a concomitant rise in material and/or energy throughput, and 3) the exporting of environmental impact to another nation or region of the world (i.e. the separation of production and consumption). These illusory forms of decoupling are described with respect to energy by our colleague [ 29].

An additional mechanism of decoupling is associated with growing inequality of income and wealth, which can allow GDP to grow overall while the majority of workers do not see a real gain in income [ 30]. This growth in inequality can manifest as higher GDP without a proportional increase in material and energy flow (i.e. relative decoupling) when a wealthy minority of the population derives the largest fraction of GDP growth but does not necessarily increase their level of consumption with as much demand for energy and materials [ 31]. In such cases, at the aggregate level decoupling would be observed, but it is doubtful that such unequal sharing of growth in GDP represents an improvement in wellbeing.

At the World aggregate level, Fig 1 shows relative decoupling with a growing gap between GDP and resource consumption. In the context of reaching planetary boundaries and global environmental limits, however, relative decoupling will be insufficient to maintain a GDP growth-oriented human civilization. The only way to achieve truly sustainable growth would be via permanent absolute decoupling. Absolute decoupling theoretically occurs when environmental impacts are reduced while economic growth continues. While relative decoupling has been observed in multiple countries, absolute decoupling remains elusive [ 32- 34]. According to one study [ 35] no country has achieved absolute decoupling during the past 50 years. Another study [ 36] reports that population growth and increases in affluence are overwhelming efficiency improvements at the global scale. They find no evidence for absolute reductions in environmental impacts, and little evidence to date even for significant relative decoupling.

In the current paper, we show that decoupling scenarios can be interpreted using an easily understood model of economic growth and environmental impact. The simple model was calibrated against published data derived from sophisticated predictive studies of decoupling, and used to develop a long-term prognosis of environmental impact under continued GDP growth. The results are then used to draw conclusions about the long-term viability of GDP growth as a societal goal.

Model Derivation

We use a simple mathematical model to develop insights into decoupling behavior. We start with the IPAT equation [ 38- 40], which is a basic formulation of environmental impact I as a function of economic activity:(1) where P is population, A is affluence (GDP per capita in $/person/year) and T, as originally formulated, represents “technology”. More precisely, however, T should be viewed as the economic intensity of a particular resource or pollutant, and therefore both T and I will have different units depending on which resource or pollutant is considered. For energy, appropriate units for T may be joules per $ of GDP; for material use T may be kilograms per $ of GDP. The terms T and I can-and should-thus be evaluated separately, with appropriate units, for individual resources such as farming land, fresh water and energy resources, and/or pollutant emissions such as sulphur dioxide, lead, or carbon dioxide.

To test the hypothesis that continual GDP growth can be sustained, we only require a scenario in which GDP increases exponentially. The economy (as GDP) can thus be simplified to G = PA, leading to Ij = GTj where Ij and Tj are the impact and economic intensity, respectively, of resource or pollutant j. A simple case is one in which both population ( P) and affluence ( A) are increasing exponentially, but other combinations (e.g. stationary population with rising affluence) could achieve the same result of rising GDP. There are, of course, scenarios that could lead to falling GDP (e.g. declining population with constant affluence, or both falling) but our investigation is directed explicitly at testing the sustainability of continual economic growth as a societal goal. As such, we assume G at time t is given by:(2) where G0 is the initial GDP at time t = 0, and k is the growth rate per year. Hence, impact (for resource or pollutant j) over time is given as:(3)

If there is no technological change to reduce a particular impact (i.e. Tj = constant; no decoupling), the use of resources or pollutant emissions will rise exponentially, in keeping with GDP growth. For absolute decoupling from resource or pollutant j, Tj must decrease exponentially at the same rate as GDP growth such that Ij remains constant in time, i.e.:(4) where Tj,0 is the initial level of economic intensity of resource or pollutant j.

Put simply, absolute decoupling from resource or pollutant j requires T to decrease by at least the same annual percentage as the economy is growing. For example, if k = 0.03 (steady 3% p.a. economic growth), T must reduce 20-fold over 100 years, 100-fold over 150 years, and 500-fold over 200 years, and continue this trend of exponential reduction as long as the economy is growing. If T were to decrease at a faster rate than GDP growth, the impact I would decline.

Model Application

A recent predictive study [ 41] concluded that Australia could-through adoption of specific policies- “achieve strong economic growth to 2050 … in scenarios where environmental pressures fall or are stable” (this study is referred to as “H-D” hereafter). That paper summarized the results of a significant project, the 2024 Australian National Outlook [ 42] published by the Commonwealth Science and Industrial Research Organisation (CSIRO), and represents a high-profile, contemporary study in decoupling. In all of their modelled scenarios, both population and gross national income per capita increased. In their strong abatement scenario (called “Stretch”), various forms of decoupling behavior were predicted. We will use the Stretch scenario from H-D as a case study in decoupling, and will use Eq ( 5) to further explore the behavior of energy and material use and implications for longer-term impact. The data used in H-D’s historical and projected scenarios are all available in their Supplementary Information files that accompanied their original publication. Likewise, the data and model results for the following analysis can all be found in the S1 File accompanying this paper.

All three scenarios reproduce the observed downward trend in T1. Calibrated declines rates with standard error (in brackets) were 1.24% (± 0.05%), 1.70% (± 0.07%) and 2.66% (± 0.13%) for high, medium and low respectively. The result is a simple calibrated model that can be used to project forward based on recent trends, for the purpose of comparing against the more complex modelling scenarios from H-D. The results are shown in Fig 2(A), with the modelled T1 values projected to 2050. The decoupling predicted by H-D is also shown (taking T1 as their predicted impact divided by their predicted GDP). Clearly H-D predict stronger decoupling than our strongest case. In terms of the simplified IPAT model, even for our most optimistic T scenario, this implies a change to a greater decline rate than can be obtained merely by calibrating against historical trends.

In the case of material extraction, T2 has been increasing over recent years; in other words, according to H-D’s historical data, material use has not been on a decoupling trajectory in Australia. This is not unexpected, reflecting Australia’s strong dependence on its extractive industries. However, it means that in order to obtain a good fit to historical data, T must be greater than T2,0. The units of T2 are tonnes of material extracted per thousand $AUD (2010), and T2,0 = 1.091 in the year 1980. Three scenarios are adopted as an upper bound to future material intensity: low ( T = 1.25 T2(2010) = 1.513), medium ( T = 1.50 T2(2010) = 1.815) and high ( T = 2.00 T2(2010) = 2.420). As before, the model is calibrated by finding the decline rate r2 for each T scenario. The scenarios calibrate well in all three scenarios with r2 = 2.75% (± 0.47%), 1.36% (± 0.22%) and 0.68% (± 0.11%) for low, medium and high T scenarios respectively. Fig 2(B) shows the historical and modelled T2 values, plus H-D’s projection to 2050. The profound deviation from long-term trends reflects the assumptions embedded within H-D’s Stretch scenario, which anticipates major policy changes and a shift toward very different forms of production.

The results of calibrating Eq ( 5) to historical data are inconclusive; uncertainty in T and T makes long-term projections unreliable. In any case, historical observations of decoupling at national levels are fraught, for the reasons articulated earlier. We conclude that simplistically extrapolating historical trends is not a reliable technique for projecting future decoupling behavior. Moreover, the sophisticated analysis of H-D suggests that deviations from historical trends in T may be plausible, as shown in Figs 2 and 3. Hence from here onward we will focus on the Stretch scenario from H-D and assume it is a plausible future of rapid technological development and proactive policy settings, which could lead to rapid decoupling from energy and material use.

In order to re-calibrate Eq ( 5) to create a more useful long-term projection, we use the period 2024-2050 in H-D’s Stretch scenario. The scenario already contains embedded assumptions regarding strong efficiency gains (30% drop in energy intensity and almost 70% drop in material intensity by 2050). As with the historical calibration, T1 and T2 are taken as H-D’s predicted energy and material use, I1 and I2 respectively, divided by their predicted GDP. We adopt a single T scenario for each resource, and arbitrarily assume resource use intensity can be reduced to 50% of the T attained by H-D’s model in 2050, giving values of T = 0.881 MJ per thousand $AUD and T = 0.139 tonnes per thousand $AUD. The decline rates r are calibrated in the same manner as above.

Fig 3 shows the calibrated model runs, with a projection to 2100. Calibrated decline rates are r1 = 2.06% (± 0.12%) and r2 = 5.59% (± 0.11%) for final energy demand and material extraction, respectively. A 95% confidence interval on each T prediction is obtained by performing additional model runs using upper and lower values for r (mean ± 1.96 × SE); this is included as a coloured band around each solid coloured line in Fig 3, but is only clearly visible on T1, being too narrow to see on T2. Finally, to check the appropriateness of our T scenarios, a further calibration is performed by varying both r and T. This allows us to estimate the ultimate resource intensity if technology followed the trend projected by H-D, giving calibrated values T = 1.64 (± 0.05) and T = 0.19 (± 0.01). From this we can see that our projection is more optimistic than the Stretch scenario of H-D (which was their most optimistic scenario), and we proceed on the basis that our modelled conditions must be considered extremely favorable to decoupling.

Fig 4 shows values of T inferred for current energy and total material use across a range of countries, in order to provide some context to the future decoupling scenarios being modelled. It is clear that by this measure, Australia is already one of the most energy-efficient economies in the world. H-D project that by 2050 Australia will improve further, to be on par with Denmark and Sweden today, and our chosen T value assumes Australia can ultimately become more energy-efficient (per unit GDP) than any country on the planet today. With respect to material use, H-D project that by 2050 Australia will have completely transformed from being one of the most materially intensive economies today, to being one of mid-range material intensity (by current measures). Our assumption of a 50% further reduction in T would place Australia’s ultimate material efficiency at a level equivalent to high-income countries today that have relatively low dependence on extractive industries, such as New Zealand. These assumptions can indeed be viewed as an extremely optimistic scenario of future technological improvement.

The calibrated model can now be used to explore the potential future evolution of resource use under continued economic growth. For this projection, the growth rate k = 2.41%, which is the average GDP growth rate from 2024 to 2050 in H-D’s Stretch scenario. Fig 5 shows the modelled projection of impact I to 2100. Projected GDP at the end of the century is 7.7 times its 2024 level. Material extractions and final energy demand in 2100 are up 29% (95% confidence interval 28.4-30.7%) and 256% (95% confidence interval 241-273%) respectively, relative to 2024 levels. Considering the embedded optimistic assumptions for T, this result is a robust rebuttal to the claim of absolute decoupling. Fig 5 also includes the projections for I using the model in which both r and T were calibrated (i.e. most closely reproducing the trends in H-D’s projections). Using that model, energy demand in 2100 would be five times higher than in 2024, and material extraction would rise by 71%.

Importantly, as T moves towards a constant value ( T), the growth rate of I approaches the economic growth rate k. Thus, whilst in 2024 the growth rates for material extraction and final energy demand (-1.87% and +1.47% respectively) are all less than the 2.41% economic growth rate, by 2100 these have changed to +2.16% and +1.89% and by 2150, both I1 and I2 exhibit growth rates close to the economic growth rate (2.42% and 2.21% respectively).

On the basis of this simple modeling, we conclude that decoupling of GDP growth from resource use, whether relative or absolute, is at best only temporary. Permanent decoupling (absolute or relative) is impossible for essential, non-substitutable resources because the efficiency gains are ultimately governed by physical limits.

Discussion & Conclusions

Our model demonstrates that growth in GDP ultimately cannot plausibly be decoupled from growth in material and energy use, demonstrating categorically that GDP growth cannot be sustained indefinitely. It is therefore misleading to develop growth-oriented policy around the expectation that decoupling is possible. However, we also note that GDP has been shown to be a poor proxy for societal wellbeing, something it was never designed to measure, and GDP growth is therefore a questionable long-term societal goal in any case. The mounting costs of “uneconomic growth” [ 43] suggest that the pursuit of decoupling-if it were possible-in order to sustain GDP growth would be a misguided effort.

Society can sustainably improve wellbeing, including the wellbeing of its natural assets, but only by discarding the goal of GDP growth in favor of more comprehensive measures of societal wellbeing [ 44]. The 17 UN Sustainable Development Goals (SDGs), recently agreed to by all UN countries, represent a much broader conception of the goals of society. These goals include eliminating poverty and hunger, reducing inequality, protecting and restoring the climate, and terrestrial and marine ecosystems. Only one of the 17 goals mentions GDP growth, but it is qualified as “inclusive and sustainable growth”. Certainly, GDP growth over the last several decades has not been inclusive-inequality is getting worse in most countries. For GDP growth to be sustainable it would have to be decoupled from energy and material use and environmental impacts. We have shown that there is little evidence that GDP growth can be decoupled in the long-term (i.e. it is not sustainable).

If GDP growth as a societal goal is unsustainable, then it is ultimately necessary for nations and the world to transition to a steady or declining GDP scenario. We contend that it will be easier to start this transition now while there is still capacity for technological gains, rather than go down the path of decoupling and be forced to make a transition post 2050 when we are closer to the theoretical limits to technological efficiency gains. We argue that now is the time to recognize the biophysical limits, and to begin the overdue task of re-orienting society around a more achievable and satisfying set of goals than simply growing forever [ 44, 45].

Supporting Information S1 File. Supplementary Data.xlsx.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0164733.s001

(XLSX)

Author Contributions

Conceptualization: PCS JDW RC.

Data curation: JDW SHM.

Formal analysis: JDW SHM.

Investigation: JDW SHM.

Methodology: JDW SHM.

Project administration: JDW RC PCS.

Software: JDW SHM.

Supervision: JDW PCS RC ADW SHM CTS.

Validation: JDW SHM.

Visualization: JDW.

Writing – original draft: JDW PCS RC ADW SHM.

Writing – review & editing: JDW PCS RC ADW SHM CTS.

Thuật Ngữ Trong Game

1 Creep Từ chỉ quân lính trong trò chơi. 2 Farm Từ chỉ việc người chơi ” chăm chỉ” đi kiếm tiền Vàng (thông qua tiêu diệt creep). để lấy gold. Một người được gọi là “đang farm” khi họ hoàn toàn tập trung vào công việc đó. 3 Focus Tập trung vào một mục tiêu cần phải tấn công. 4 Lane Đường đi, lộ trình tiến quân. 5 Mid Viết tắt của từ “lane middle”, là con đường trung tâm dẫn thẳng tới phe đối phương. 6 Top Viết tắt của từ “lane top “, là con đường phía trên dẫn tới phe đối phương. 7 Bot Viết tắt của từ “lane bottom”, là con đường phía bên dưới dẫn tới phe đối phương. 8 Rừng Là các vị trí xen giữa các lane, nơi xuất hiện các neutral creep (gọi nôm na là creep rừng). 9 Harass Có thể hiểu là việc gây áp lực lên đối phương bằng cách tấn công tướng đi trên cùng lane. Về cơ bản harass là chiến thuật quấy rối đối phương ngăn không cho họ farm một cách thoải mái. 10 Juke Là động tác giả khiến cho đối phương khó lòng phán đoán được nước đi của bạn. Thường dùng để trốn thoát khi bị truy đuổi. 11 Pull Mô tả việc quây dụ lính đối phương cho đồng đội cùng đánh. 12 Spam Tức spam skill, dùng 1 skill lặp đi lặp lại nhiều lần. 13 Boss Quái vật/ lính trùm có sức mạnh hơn các loại thông thường. Đánh hạ được Boss, người chơi sẽ nhận được nhiều phần thưởng hậu hĩnh. 14 Roshan Chỉ Boss trong bản đồ thi đấu. 15 Gank Hành động một mình hoặc cùng vài đồng đội bao vây, tập kích anh hùng đơn thân phe địch. 16 B Viết tắt của “back”. Khi đồng đội nói “b” tức là hãy rời khỏi đó hoặc lùi về ngay. 17 TP Viết tắt từ teleport. Sử dụng vật phẩm di chuyển tức thì đến chỗ cần giúp đỡ. 18 Def Phòng thủ 19 Miss

Ám chỉ việc mất dấu một tướng nào đó trên bản đồ. Cẩn thận! Bạn hoặc đồng đội sắp bị tập kích.

20 Skill Chiêu thức, kỹ năng của mỗi nhân vật. Dùng để tấn công đối phương hoặc hỗ trợ đồng đội. 21 Damage Gây sát thương đối phương. 22 Nuke Hoặc nuker. Chỉ việc dùng skill để gây damage lên đối phương. 23 Ult Chiêu thức cuối cùng của tướng (thường rất mạnh hoặc có tác dụng đặc biệt). 24 oom Viết tắt của từ “our of mana”, tức hết mana. 25 Cd Viết tắt từ “cooldown”. Chỉ thời gian mà bạn phải chờ để sử dụng tiếp skill mà bạn vừa dùng xong trước đó. 26 Str Strength – Sức mạnh 27 Int Intelligence – Trí lực. 28 Agi Agility – Nhanh nhẹn. 29 lh Viết tắt từ last-hit, dứt điểm creep để nhận được tiền. 30 Phá trụ Khi binh tuyến phe mình chưa đến tháp phòng thủ phe địch, hành động tấn công tháp phòng thủ gọi là Dota. 31 Giữ trụ Đang trong game, khi đối phương anh hùng âm mưu tiến hành dota, tháp bị tập kích sẽ nhận 1 buff gần như vô địch. 32 Dứt điểm Khi lượng HP sau cùng của 1 đơn vị (Dã quái hoặc Phe địch) kết thúc bởi anh hùng phe ta, thì gọi là Dứt điểm, có thể được thưởng tiền. 33 Deny (Tự hủy) Khi lượng HP sau cùng của 1 đơn vị Thường (hoặc Kiến trúc) phe ta kết thúc bởi anh hùng phe ta, thì gọi là Tự hủy, mục đích để Tướng phe địch đạt được kinh nghiệm hoặc tiền 34 Combat Khi có rất nhiều anh hùng cùng lúc tham gia 1 trận chiến, phối hợp lẫn nhau. 35 DPS Viết tắt của Damage Per Second, tức sát thương gây ra trong mỗi giây. DPS là một khái niệm phản ánh hiệu quả của việc xây dựng hệ thống skill và vật phẩm. Anh hùng DPS thuộc anh hùng có bất kỳ thuộc tính nào, kỹ năng của họ có thể tăng tấn công, tốc độ tấn công…, trong lúc đấu, DPS thường mạnh vào giai đoạn giữa và sau, giai đoạn đầu sẽ hơi yếu. 36 Phụ trợ Bao gồm các khả năng trị liệu, khống chế, đặc kỹ… Trong 1 trận đoàn chiến, tướng có khả năng phụ trợ sẽ giúp ích cho đồng đội đồng thời bản thân cũng trở nên mạnh hơn. 37 Công phá Tiêu diệt sạch 1 loạt binh lực phe địch (kể cả phá trụ), giúp binh tuyến phe ta tiến lên, chiến thuật này sử dụng khi giải vây căn cứ hoặc thần tốc tiến lên. 38 Cản lính Khi không muốn binh tuyến phe ta tiến lên, sử dụng các cách ngăn cản binh sĩ ta tiến lên phía trước, gọi là Kéo Tuyến, Kéo Tuyến có thể làm cho chiến tuyến duy trì dưới Tiễn Tháp, để nhận được nhiều ưu thế hơn, đồng thời có thể ngăn cản anh hùng phe địch thăng cấp, chứng minh sự trưởng thành của bản thân. 39 Kéo lính rừng Kéo lính rừng trung lập về binh tuyến, là hành vi làm cho tiểu binh bị lôi cuốn mà đi tấn công, gọi là Kéo lính rừng, Kéo lính rừng là 1 phương pháp cản lính rất hiệu quả, đồng thời có thể bảo chứng sự trưởng thành của anh hùng trong tình huống bị áp chế. 40 Feed Feed ám chỉ những người chết quá nhiều tạo cơ hội cho đối phương nhận thêm kinh nghiệm và tiên.