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Enregistrement W4300002719 · doi:10.1038/s43247-022-00555-x

Clean air policies are key for successfully mitigating Arctic warming

2022· article· en· W4300002719 sur OpenAlexaff
Knut von Salzen, Cynthia Whaley, Susan C. Anenberg, Rita Van Dingenen, Zbigniew Klimont, M. Flanner, Rashed Mahmood, S. R. Arnold, S. R. Beagley, Rong‐You Chien, Jesper Heile Christensen, Sabine Eckhardt, Annica M. L. Ekman, Nikolaos Evangeliou, G. Faluvegi, Joshua S. Fu, Michael Gauss, Wanmin Gong, J. Hjorth, Ulaş İm, Srinath Krishnan, Kaarle Kupiainen, Thomas Kühn, Joakim Langner, Kathy S. Law, Louis Marelle, Dirk Olivié, Tatsuo Onishi, Naga Oshima, Ville-Veikko Paunu, Yiran Peng, David A. Plummer, Luca Pozzoli, Shilpa Rao, Jean‐Christophe Raut, Maria Sand, Julia Schmale, Michael Sigmond, Manu Anna Thomas, Kostas Tsigaridis, Svetlana Tsyro, Steven T. Turnock, Minqi Wang, Barbara Winter

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilJapan Society for the Promotion of ScienceAcademy of FinlandNorges ForskningsrådNordisk MinisterrådKnut och Alice Wallenbergs StiftelseSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAarhus UniversitetEuropean CommissionSight Research UKEnvironmental Restoration and Conservation AgencyNaturvårdsverketNational Science Foundation
Mots-clésKey (lock)Environmental scienceArcticThe arcticGlobal warmingClimate changeComputer scienceOceanographyGeologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A tighter integration of modeling frameworks for climate and air quality is urgently needed to assess the impacts of clean air policies on future Arctic and global climate. We combined a new model emulator and comprehensive emissions scenarios for air pollutants and greenhouse gases to assess climate and human health co-benefits of emissions reductions. Fossil fuel use is projected to rapidly decline in an increasingly sustainable world, resulting in far-reaching air quality benefits. Despite human health benefits, reductions in sulfur emissions in a more sustainable world could enhance Arctic warming by 0.8 °C in 2050 relative to the 1995–2014, thereby offsetting climate benefits of greenhouse gas reductions. Targeted and technically feasible emissions reduction opportunities exist for achieving simultaneous climate and human health co-benefits. It would be particularly beneficial to unlock a newly identified mitigation potential for carbon particulate matter, yielding Arctic climate benefits equivalent to those from carbon dioxide reductions by 2050.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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