The effectiveness of net negative carbon dioxide emissions in reversing anthropogenic climate change
Notice bibliographique
Résumé
Artificial removal of CO 2 from the atmosphere (also referred to as negative emissions) has been proposed as a means to restore the climate system to a desirable state, should the impacts of climate change become 'dangerous'. Here we explore whether negative emissions are indeed effective in reversing climate change on human timescales, given the potentially counteracting effect of natural carbon sinks and the inertia of the climate system. We designed a range of CO 2 emission scenarios, which follow a gradual transition to a zero-carbon energy system and entail implementation of various amounts of net-negative emissions at technologically plausible rates. These scenarios are used to force an Earth System Model of intermediate complexity. Results suggest that while it is possible to revert to a desired level of warming (e.g. 2 °C above pre-industrial) after different levels of overshoot, thermosteric sea level rise is not reversible for at least several centuries, even under assumption of large amounts of negative CO 2 emissions. During the net-negative emission phase, artificial CO 2 removal is opposed by CO 2 outgassing from natural carbon sinks, with the efficiency of CO 2 removal—here defined as the drop in atmospheric CO 2 per unit negative emission—decreasing with the total amount of negative emissions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».