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Enregistrement W4239170135 · doi:10.31230/osf.io/4akhx

Projected timing of perceivable change in climate extremes for terrestrial and marine ecosystems

2018· preprint· en· W4239170135 sur OpenAlexaff
Xuezhi Tan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeClimatologyMagnitude (astronomy)PrecipitationEnvironmental scienceLatitudeRadiative forcingForcing (mathematics)BiomeEcosystemGeographyPhysical geographyEcologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human and natural systems have adapted to and evolved within historical climatic conditions. Anthropogenic climate change has the potential to alter these conditions such that onset of unprecedented climatic extremes will outpace evolutionary and adaptive capabilities. To assess whether and when future climate extremes exceed their historical windows of variability within impact-relevant socio-economic, geopolitical, and ecological domains, we investigate the timing of perceivable changes (time of emergence; TOE) for 18 magnitude-, frequency- and severity-based extreme temperature (10) and precipitation (8) indices using both multi-model and single-model multi-realization ensembles. Under a high-emission scenario, we find that the signal of frequency- and severity-based temperature extremes is projected to rise above historical noise earliest in mid-latitudes, whereas magnitude-based temperature extremes emerge first in low and high latitudes. Precipitation extremes demonstrate different emergence patterns, with severity-based indices first emerging over mid-latitudes, and magnitude- and frequency-based indices emerging earliest in low and high latitudes. Applied to impact-relevant domains, TOE patterns suggest: (i) unprecedented consecutive dry day occurrence in >50% of 14 terrestrial biomes and 12 marine realms pr¬¬ior to 2100, (ii) earlier perceivable changes in climate extremes in countries with lower per capita GDP, and (iii) emergence of severe and frequent heat extremes well-before 2030 for the 590 most populous urban centers. Elucidating extreme-metric and domain-type TOE heterogeneities highlights the challenges adaptation planners face in confronting the consequences of elevated 21st century radiative forcing.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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