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Enregistrement W2910614412 · doi:10.1038/s41467-018-07999-w

Current fossil fuel infrastructure does not yet commit us to 1.5 °C warming

2019· article· en· W2910614412 sur OpenAlexaff
Chris Smith, Piers Forster, Myles Allen, Jan S. Fuglestvedt, Richard Millar, Joeri Rogelj, Kirsten Zickfeld

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésCommitFossil fuelGlobal warmingEnvironmental scienceBusinessNatural resource economicsClimate changeComputer scienceBiologyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Committed warming describes how much future warming can be expected from historical emissions due to inertia in the climate system. It is usually defined in terms of the level of warming above the present for an abrupt halt of emissions. Owing to socioeconomic constraints, this situation is unlikely, so we focus on the committed warming from present-day fossil fuel assets. Here we show that if carbon-intensive infrastructure is phased out at the end of its design lifetime from the end of 2018, there is a 64% chance that peak global mean temperature rise remains below 1.5 °C. Delaying mitigation until 2030 considerably reduces the likelihood that 1.5 °C would be attainable even if the rate of fossil fuel retirement was accelerated. Although the challenges laid out by the Paris Agreement are daunting, we indicate 1.5 °C remains possible and is attainable with ambitious and immediate emission reduction across all sectors.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations177
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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