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Enregistrement W2886545044 · doi:10.1029/2018gl079133

On the Emergence of Anthropogenic Signal in Extreme Precipitation Change Over China

2018· article· en· W2886545044 sur OpenAlexaff
Wei Li, Zhihong Jiang, Xuebin Zhang, Laurent Li

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of ChinaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCoupled model intercomparison projectPrecipitationClimate changeEnvironmental scienceClimatologyChinaClimate modelClimate systemMeteorologyGeologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The detection of anthropogenic influences on climate extremes at regional scale is important for the development of national climate change policy. Global climate simulations from phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project under the Representative Concentration Pathway 8.5 scenario are used to examine the time at which an anthropogenic influence becomes detectable in extreme precipitation over China and the change in probability of extreme precipitation with certain magnitudes when the changes are detectable. Anthropogenic influence is not significantly detected over China in the observational record or simulations from 1961 to 2012 based on the test of field significance. Simulations indicate that such change would become detectable in the future by around 2035. Large changes would already manifest by the time of signal detection; for example, extreme precipitation events that occur on average once every 20, 50, and 100 years in current (1986–2005) climate would reduce to about 15, 34, and 63 years on average by the time of detection around 2035.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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