MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2783110481 · doi:10.1038/s41598-018-19288-z

Widespread persistent changes to temperature extremes occurred earlier than predicted

2018· article· en· W2783110481 sur OpenAlexafffund
Chao Li, Yuanyuan Fang, Ken Caldeira, Xuebin Zhang, Noah S. Diffenbaugh, A. M. Michalak

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaPacific Institute for Climate Solutions
Organismes subventionnairesUniversity of VictoriaNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeClimatologyNoise (video)Climate modelRange (aeronautics)Environmental scienceEcologyGeologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical question for climate mitigation and adaptation is to understand when and where the signal of changes to climate extremes have persistently emerged or will emerge from the background noise of climate variability. Here we show observational evidence that such persistent changes to temperature extremes have already occurred over large parts of the Earth. We further show that climate models forced with natural and anthropogenic historical forcings underestimate these changes. In particular, persistent changes have emerged in observations earlier and over a larger spatial extent than predicted by models. The delayed emergence in the models is linked to a combination of simulated change ('signal') that is weaker than observed, and simulated variability ('noise') that is greater than observed. Over regions where persistent changes had not occurred by the year 2000, we find that most of the observed signal-to-noise ratios lie within the 16-84% range of those simulated. Examination of simulations with and without anthropogenic forcings provides evidence that the observed changes are more likely to be anthropogenic than nature in origin. Our findings suggest that further changes to temperature extremes over parts of the Earth are likely to occur earlier than projected by the current climate models.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207