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Enregistrement W2586709157 · doi:10.1002/2016gl071567

The United States “warming hole”: Quantifying the forced aerosol response given large internal variability

2017· article· en· W2586709157 sur OpenAlexaff
Antara Banerjee, Lorenzo M. Polvani, John C. Fyfe

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceForcing (mathematics)ClimatologyAtmospheric sciencesClimate modelRadiative forcingClimate changeMeteorologyOceanographyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Twenty‐five years of large summer cooling over the southeastern United States ending in the mid‐1970s coincided with rapidly increasing anthropogenic aerosol emissions. Here we assess the claim that the cooling in that period was predominantly due to such aerosols. We utilize two 50‐member sets of coupled climate model simulations, one with only anthropogenic aerosol forcings and another with all known natural and anthropogenic forcings, together with a long control integration. We show that, in the absence of aerosol forcing, none of the model simulations capture the observed surface cooling rate (∼0.56°C decade−1), whereas with increasing aerosol emissions 2 (of 50) of the simulations do. More importantly, however, we find that the cooling from aerosols (0.20°C decade−1) is insufficient to explain the observation. Our results therefore suggest that, while aerosols may have played a role, the observed cooling was a rare event that contained a large contribution from unforced internal variability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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