MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2735057957 · doi:10.5539/mas.v11n8p68

CFCs and Rising Global Temperature During 1969-1998: A Time Series Analysis

2017· article· en· W2735057957 sur OpenAlexvenueno aff
Partha Gangopadhyay, Baljeet Singh

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal warmingGlobal temperatureEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Autoregressive modelGlobal changeClimatologyDistributed lagMeteorologyEconometricsAtmospheric sciencesClimate changeEconomicsGeographyGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper seeks to assess if there is any evidence that Chlorofluorocarbons (CFCs) have caused global warming during 1969 to 1998. The choice of the period of study is driven by the historical fact that the accumulation of CFCs in the atmosphere increased during this phase and the global temperature also registered steady increases. By exploiting a data set on accumulated CFCs along with changes in the global temperature we bring two new insights to the literature on global warming and CFCs: first and foremost, we introduce an Autoregressive Distributed Lagged (ARDL) model to capture the long-term relationship between CFCs and global warming. By doing this we establish that a statistically significant long-run relationship exists between CFCs and global warming. Secondly, we also establish that the nature of this relationship is rather counter-intuitive: the growth in the concentration of CFCs in the atmosphere, as our study finds, has reduced the increases in the global temperature during 1969 -1998. There is thus little empirical support that the CFCs are a source of global warming.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern Applied ScienceMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207