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Enregistrement W4296050005 · doi:10.3389/fclim.2022.955414

Attribution of multi-annual to decadal changes in the climate system: The Large Ensemble Single Forcing Model Intercomparison Project (LESFMIP)

2022· article· en· W4296050005 sur OpenAlexaff
Doug Smith, Nathan P. Gillett, Isla R. Simpson, Panos Athanasiadis, Johanna Baehr, Ingo Bethke, Tarkan A. Bilge, R. M. Bonnet, Oliviér Boucher, Kirsten L. Findell, Guillaume Gastineau, Silvio Gualdi, Leon Hermanson, L. Ruby Leung, Wolfgang A. Müller, Scott Osprey, Odd Helge Otterå, Geeta Persad, Adam A. Scaife, Gavin A. Schmidt, Hideo Shiogama, Rowan Sutton, Didier Swingedouw, Shuting Yang, Tianjun Zhou, Tilo Ziehn

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Climate · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryNatural Environment Research CouncilOffice of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyU.S. Department of EnergyEuropean CommissionSight Research UKBattelleAgence Nationale de la RechercheBiological and Environmental ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentNational Aeronautics and Space AdministrationMet OfficeAustralian GovernmentNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésForcing (mathematics)ClimatologyClimate changeClimate modelEarth system scienceEnvironmental scienceAttributionCoupled model intercomparison projectGeneral Circulation ModelExploitClimate commitmentClimate systemTransient climate simulationComputer scienceMeteorologyGlobal warmingEffects of global warmingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-annual to decadal changes in climate are accompanied by changes in extreme events that cause major impacts on society and severe challenges for adaptation. Early warnings of such changes are now potentially possible through operational decadal predictions. However, improved understanding of the causes of regional changes in climate on these timescales is needed both to attribute recent events and to gain further confidence in forecasts. Here we document the Large Ensemble Single Forcing Model Intercomparison Project that will address this need through coordinated model experiments enabling the impacts of different external drivers to be isolated. We highlight the need to account for model errors and propose an attribution approach that exploits differences between models to diagnose the real-world situation and overcomes potential errors in atmospheric circulation changes. The experiments and analysis proposed here will provide substantial improvements to our ability to understand near-term changes in climate and will support the World Climate Research Program Lighthouse Activity on Explaining and Predicting Earth System 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)0,004
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations84
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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