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Enregistrement W3206296688 · doi:10.1038/s41612-021-00203-9

Quantifying non-CO2 contributions to remaining carbon budgets

2021· article· en· W3206296688 sur OpenAlexaff
Stuart Jenkins, Michelle Cain, Pierre Friedlingstein, Nathan P. Gillett, Tristram Walsh, Myles Allen

Notice bibliographique

Revuenpj Climate and Atmospheric Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeNatural Environment Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésRadiative forcingEnvironmental scienceForcing (mathematics)Carbon fibersLimitingGreenhouse gasAtmospheric sciencesClimatologyGlobal warmingClimate changeMathematicsPhysicsGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The IPCC Special Report on 1.5 °C concluded that anthropogenic global warming is determined by cumulative anthropogenic CO 2 emissions and the non-CO 2 radiative forcing level in the decades prior to peak warming. We quantify this using CO 2 -forcing-equivalent (CO 2 -fe) emissions. We produce an observationally constrained estimate of the Transient Climate Response to cumulative carbon Emissions (TCRE), giving a 90% confidence interval of 0.26–0.78 °C/TtCO 2 , implying a remaining total CO 2 -fe budget from 2020 to 1.5 °C of 350–1040 GtCO 2 -fe, where non-CO 2 forcing changes take up 50 to 300 GtCO 2 -fe. Using a central non-CO 2 forcing estimate, the remaining CO 2 budgets are 640, 545, 455 GtCO 2 for a 33, 50 or 66% chance of limiting warming to 1.5 °C. We discuss the impact of GMST revisions and the contribution of non-CO 2 mitigation to remaining budgets, determining that reporting budgets in CO 2 -fe for alternative definitions of GMST, displaying CO 2 and non-CO 2 contributions using a two-dimensional presentation, offers the most transparent approach.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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