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Enregistrement W3122084874 · doi:10.1038/s43247-020-00064-9

An integrated approach to quantifying uncertainties in the remaining carbon budget

2021· article· en· W3122084874 sur OpenAlexafffund
H. Damon Matthews, Katarzyna Tokarska, Joeri Rogelj, Chris Smith, Andrew H. MacDougall, Karsten Haustein, Nadine Mengis, Sebastian Sippel, Piers Forster, Reto Knutti

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversitySimon Fraser UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser UniversityUniversity of MelbourneSight Research UK
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon fibersRange (aeronautics)Greenhouse gasClimate changeSocioeconomic statusClimatologyCarbon cycleAtmospheric sciencesMeteorologyComputer scienceGeographyPhysicsEngineeringGeologyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The remaining carbon budget quantifies the future CO 2 emissions to limit global warming below a desired level. Carbon budgets are subject to uncertainty in the Transient Climate Response to Cumulative CO 2 Emissions (TCRE), as well as to non-CO 2 climate influences. Here we estimate the TCRE using observational constraints, and integrate the geophysical and socioeconomic uncertainties affecting the distribution of the remaining carbon budget. We estimate a median TCRE of 0.44 °C and 5–95% range of 0.32–0.62 °C per 1000 GtCO 2 emitted. Considering only geophysical uncertainties, our median estimate of the 1.5 °C remaining carbon budget is 440 GtCO 2 from 2020 onwards, with a range of 230–670 GtCO 2 , (for a 67–33% chance of not exceeding the target). Additional socioeconomic uncertainty related to human decisions regarding future non-CO 2 emissions scenarios can further shift the median 1.5 °C remaining carbon budget by ±170 GtCO 2 .

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations148
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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