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Enregistrement W2997486492 · doi:10.1038/s41598-019-56490-z

Quantification of ocean heat uptake from changes in atmospheric O2 and CO2 composition

2019· article· en· W2997486492 sur OpenAlexfundno aff
Laure Resplandy, Ralph F. Keeling, Yassir A. Eddebbar, M. K. Brooks, R. Wang, Laurent Bopp, Matthew C. Long, John P. Dunne, Wolfgang Koeve, Andreas Oschlies

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of VictoriaNational Science Foundation
Mots-clésOutgassingEnvironmental scienceCarbon dioxideAtmospheric sciencesOcean heat contentCarbon dioxide in Earth's atmosphereClimatologyClimate changeSea surface temperatureOceanographyGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ocean is the main source of thermal inertia in the climate system. Ocean heat uptake during recent decades has been quantified using ocean temperature measurements. However, these estimates all use the same imperfect ocean dataset and share additional uncertainty due to sparse coverage, especially before 2007. Here, we provide an independent estimate by using measurements of atmospheric oxygen (O 2 ) and carbon dioxide (CO 2 ) – levels of which increase as the ocean warms and releases gases – as a whole ocean thermometer. We show that the ocean gained 1.29 ± 0.79 × 10 22 Joules of heat per year between 1991 and 2016, equivalent to a planetary energy imbalance of 0.80 ± 0.49 W watts per square metre of Earth’s surface. We also find that the ocean-warming effect that led to the outgassing of O 2 and CO 2 can be isolated from the direct effects of anthropogenic emissions and CO 2 sinks. Our result – which relies on high-precision O 2 atmospheric measurements dating back to 1991 – leverages an integrative Earth system approach and provides much needed independent confirmation of heat uptake estimated from ocean data.

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 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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,722

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations58
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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