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Enregistrement W2995331807 · doi:10.1029/2018gb006065

Advancing Scientific Understanding of the Global Methane Budget in Support of the Paris Agreement

2019· article· en· W2995331807 sur OpenAlexaff
Anita L. Ganesan, Stefan Schwietzke, Benjamin Poulter, Tim Arnold, Xin Lan, Matthew Rigby, Felix Vogel, Guido R. van der Werf, Greet Janssens‐Maenhout, Hartmut Boesch, Sudhanshu Pandey, Alistair J. Manning, Robert B. Jackson, Euan G. Nisbet, Martin Manning

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNatural Environment Research CouncilSight Research UKGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceUnited Nations Framework Convention on Climate ChangeClimate changeWetlandMeteorologyKyoto ProtocolGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 2015 Paris Agreement of the United Nations Framework Convention on Climate Change aims to keep global average temperature increases well below 2 °C of preindustrial levels in the Year 2100. Vital to its success is achieving a decrease in the abundance of atmospheric methane (CH 4 ), the second most important anthropogenic greenhouse gas. If this reduction is to be achieved, individual nations must make and meet reduction goals in their nationally determined contributions, with regular and independently verifiable global stock taking. Targets for the Paris Agreement have been set, and now the capability must follow to determine whether CH 4 reductions are actually occurring. At present, however, there are significant limitations in the ability of scientists to quantify CH 4 emissions accurately at global and national scales and to diagnose what mechanisms have altered trends in atmospheric mole fractions in the past decades. For example, in 2007, mole fractions suddenly started rising globally after a decade of almost no growth. More than a decade later, scientists are still debating the mechanisms behind this increase. This study reviews the main approaches and limitations in our current capability to diagnose the drivers of changes in atmospheric CH 4 and, crucially, proposes ways to improve this capability in the coming decade. Recommendations include the following: (i) improvements to process‐based models of the main sectors of CH 4 emissions—proposed developments call for the expansion of tropical wetland flux measurements, bridging remote sensing products for improved measurement of wetland area and dynamics, expanding measurements of fossil fuel emissions at the facility and regional levels, expanding country‐specific data on the composition of waste sent to landfill and the types of wastewater treatment systems implemented, characterizing and representing temporal profiles of crop growing seasons, implementing parameters related to ruminant emissions such as animal feed, and improving the detection of small fires associated with agriculture and deforestation; (ii) improvements to measurements of CH 4 mole fraction and its isotopic variations—developments include greater vertical profiling at background sites, expanding networks of dense urban measurements with a greater focus on relatively poor countries, improving the precision of isotopic ratio measurements of 13 CH 4 , CH 3 D, 14 CH 4 , and clumped isotopes, creating isotopic reference materials for international‐scale development, and expanding spatial and temporal characterization of isotopic source signatures; and (iii) improvements to inverse modeling systems to derive emissions from atmospheric measurements—advances are proposed in the areas of hydroxyl radical quantification, in systematic uncertainty quantification through validation of chemical transport models, in the use of source tracers for estimating sector‐level emissions, and in the development of time and space resolved national inventories. These and other recommendations are proposed for the major areas of CH 4 science with the aim of improving capability in the coming decade to quantify atmospheric CH 4 budgets on the scales necessary for the success of climate policies.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSans objet
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

Citations167
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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