Carbon Dioxide Emission Pathways Avoiding Dangerous Ocean Impacts
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
Abstract Anthropogenic emissions of greenhouse gases could lead to undesirable effects on oceans in coming centuries. Drawing on recommendations published by the German Advisory Council on Global Change, levels of unacceptable global marine change (so-called guardrails) are defined in terms of global mean temperature, sea level rise, and ocean acidification. A global-mean climate model [the Aggregated Carbon Cycle, Atmospheric Chemistry and Climate Model (ACC2)] is coupled with an economic module [taken from the Dynamic Integrated Climate–Economy Model (DICE)] to conduct a cost-effectiveness analysis to derive CO2 emission pathways that both minimize abatement costs and are compatible with these guardrails. Additionally, the “tolerable windows approach” is used to calculate a range of CO2 emissions paths that obey the guardrails as well as a restriction on mitigation rate. Prospects of meeting the global mean temperature change guardrail (2° and 0.2°C decade−1 relative to preindustrial) depend strongly on assumed values for climate sensitivity: at climate sensitivities >3°C the guardrail cannot be attained under any CO2 emissions reduction strategy without mitigation of non-CO2 greenhouse gases. The ocean acidification guardrail (0.2 unit pH decline relative to preindustrial) is less restrictive than the absolute temperature guardrail at climate sensitivities >2.5°C but becomes more constraining at lower climate sensitivities. The sea level rise and rate of rise guardrails (1 m and 5 cm decade−1) are substantially less stringent for ice sheet sensitivities derived in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fourth Assessment Report, but they may already be committed to violation if ice sheet sensitivities consistent with semiempirical sea level rise projections are assumed.
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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 | 0,001 | 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 découle