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Enregistrement W3174264318 · doi:10.32006/eeep.2021.1.0516

INVESTIGATING THE HISTORICAL CORRELATION BETWEEN ATMOSPHERIC CARBON DIOXIDE CONCENTRATION AND GLOBAL TEMPERATURE CHANGE

2021· article· en· W3174264318 sur OpenAlexaff
Kneev Sharma, Dimitre Karamanev

Notice bibliographique

RevueEcological Engineering and Environment Protection · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal temperatureGlobal warmingCarbon dioxideCarbon dioxide in Earth's atmosphereClimate changeEnvironmental scienceClimatologyAtmospheric sciencesCorrelation coefficientIce coreChemistryMathematicsStatisticsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the fundamental relationship between atmospheric carbon dioxide concentration and temperature rise is essential for tackling the problem of climate change that faces us today. Misconceptions regarding the relationship are widespread due to media and political influences. This investigation aims to address the popular misconception that CO2 concentration directly and naturally leads to global temperature rise. While anthropogenic CO2 emissions seem to affect the rising global atmospheric temperature with a confidence of 95%, it falters when the historical relationship using ice core data is studied. This investigation uses two statistical approaches to determine an accurate range and direction for this important relationship. Through a combined approach, it was found that historically CO2 concentration in the last 650 000 years lags global temperature rise by 1020-1080 years with a maximum correlation coefficient of 0.8371-0.8372. This result is important for the investigation of climate change.

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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,324

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2021
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