EXPERT ASSESSMENT OF UNCERTAINTIES IN DETECTION AND ATTRIBUTION OF CLIMATE CHANGE
Notice bibliographique
Résumé
The problem of detection of climate change and attribution of causes of change has been formalized as a series of discrete probability judgements in an expert elicitation protocol. Here results are presented from the protocol for 19 experts, highlighting areas of convergence and divergence among experts. There is broad agreement among the experts that the global mean surface air temperature, vertical pattern of temperature change, geographical pattern of temperature change, and changes in diurnal temperature are the important lines of evidence for climate change detection and attribution. For the global mean and vertical pattern lines of evidence, the majority of experts (90%) reject the null hypothesis (no climate change) at the 5% significance level, thereby lending strong support to detection of climate change. For these lines of evidence the median probability of detection at the 5% significance level across experts exceeds 0.9. For the geographical pattern and diurnal cycle lines of evidence, there is far less agreement and fewer than half the experts support detection at even the 10% level of significance. On attribution there is a broad consensus that greenhouse forcing is responsible for about half the warming in global mean temperature in the past century. This result is fairly robust to uncertainties assessed in the relevant forcings by this set of experts. For the other lines of evidence, greenhouse forcing makes smaller fractional contributions with more spread among expert assessments. The near consensus of the experts on detection of climate change and attribution to greenhouse gases rests on the evidence of change in global mean surface air temperature. For the other lines of evidence, there is either significant expert disagreement on detection (the geographical pattern and diurnal cycle), or attribution of change is predominantly to causes other than greenhouse gas forcing (the vertical pattern).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,448 | 0,597 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».