A Bayesian Climate Change Detection and Attribution Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A Bayesian analysis of the evidence for human-induced climate change in global surface temperature observations is described. The analysis uses the standard optimal detection approach and explicitly incorporates prior knowledge about uncertainty and the influence of humans on the climate. This knowledge is expressed through prior distributions that are noncommittal on the climate change question. Evidence for detection and attribution is assessed probabilistically using clearly defined criteria. Detection requires that there is high likelihood that a given climate-model-simulated response to historical changes in greenhouse gas concentration and sulphate aerosol loading has been identified in observations. Attribution entails a more complex process that involves both the elimination of other plausible explanations of change and an assessment of the likelihood that the climate-model-simulated response to historical forcing changes is correct. The Bayesian formalism used in this study deals with this latter aspect of attribution in a more satisfactory way than the standard attribution consistency test. Very strong evidence is found to support the detection of an anthropogenic influence on the climate of the twentieth century. However, the evidence from the Bayesian attribution assessment is not as strong, possibly due to the limited length of the available observational record or sources of external forcing on the climate system that have not been accounted for in this study. It is estimated that strong evidence from a Bayesian attribution assessment using a relatively stringent attribution criterion may be available by 2020.
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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 | 0,041 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».