MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122578905 · doi:10.1142/s2010007817500063

EMPIRICALLY CONSTRAINED CLIMATE SENSITIVITY AND THE SOCIAL COST OF CARBON

2017· preprint· en· W3122578905 sur OpenAlexaff
Kevin Dayaratna, Ross McKitrick, David Kreutzer

Notice bibliographique

RevueClimate Change Economics · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of GuelphFraser Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate sensitivitySensitivity (control systems)Monte Carlo methodEconometricsClimate changeDiceEnvironmental scienceClimate modelSocial costQuantileEconomicsClimatologyMathematicsStatisticsEcologyEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated Assessment Models (IAMs) require parameterization of both economic and climatic processes. The latter includes Equilibrium Climate Sensitivity (ECS), or the temperature response to doubling CO2 levels, and Ocean Heat Uptake (OHU) efficiency. ECS distributions in IAMs have been drawn from climate model runs that lack an empirical basis, and in Monte Carlo experiments may not be constrained to consistent OHU values. Empirical ECS estimates are now available, but have not yet been applied in IAMs. We incorporate a new estimate of the ECS distribution conditioned on observed OHU efficiency into two widely used IAMs. The resulting Social Cost of Carbon (SCC) estimates are much lower than those from models based on simulated ECS parameters. In the DICE model, the average SCC falls by approximately 40–50% depending on the discount rate, while in the FUND model the average SCC falls by over 80%. The span of estimates across discount rates also shrinks substantially.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,116 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClimate Change EconomicsMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207