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Enregistrement W3024114673 · doi:10.1038/s41612-020-0123-3

Non-CO2 forcing changes will likely decrease the remaining carbon budget for 1.5 °C

2020· article· en· W3024114673 sur OpenAlexafffund
Nadine Mengis, H. Damon Matthews

Notice bibliographique

Revuenpj Climate and Atmospheric Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensConcordia UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésForcing (mathematics)Environmental scienceRadiative forcingGreenhouse gasClimatologyClimate changeCarbon fibersAtmospheric sciencesComputer sciencePhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One key contribution to the wide range of 1.5 °C carbon budgets among recent studies is the non-CO2 climate forcing scenario uncertainty. Based on a partitioning of historical non-CO2 forcing, we show that currently there is a net negative non-CO2 forcing from fossil fuel combustion (FFC), and a net positive non-CO2 climate forcing from land-use change (LUC) and agricultural activities. We perform a set of future simulations in which we prescribed a 1.5 °C temperature stabilisation trajectory, and diagnosed the resulting 1.5 °C carbon budgets. Using the historical partitioning, we then prescribed adjusted non-CO2 forcing scenarios consistent with our model’s simulated decrease in FFC CO2 emissions. We compared the diagnosed carbon budgets from these adjusted scenarios to those resulting from the default RCP scenario’s non-CO2 forcing, and to a scenario in which proportionality between future CO2 and non-CO2 forcing is assumed. We find a wide range of carbon budget estimates across scenarios, with the largest budget emerging from the scenario with assumed proportionality of CO2 and non-CO2 forcing. Furthermore, our adjusted-RCP scenarios produce carbon budgets that are smaller than the corresponding default RCP scenarios. Our results suggest that ambitious mitigation scenarios will likely be characterised by an increasing contribution of non-CO2 forcing, and that an assumption of continued proportionality between CO2 and non-CO2 forcing would lead to an overestimate of the remaining carbon budget. Maintaining such proportionality under ambitious fossil fuel mitigation would require mitigation of non-CO2 emissions at a rate that is substantially faster than found in the standard RCP scenarios.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations54
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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