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Enregistrement W4309721820 · doi:10.29169/1927-5129.2022.18.10

Earth’s Temperature: The Effect of the Sun, Water Vapor, and CO2

2022· article· en· W4309721820 sur OpenAlexaffvenue
H. Douglas Lightfoot, Gerald Ratzer

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmosphere (unit)Water vaporEnthalpyEarth (classical element)Relative humidityAtmospheric sciencesHumidityDew pointEnvironmental scienceAtmospheric temperatureChemistryThermodynamicsMeteorologyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to show the Sun controls the Earth’s temperature daily and over decades and millennia. A secondary objective is to show CO2 contributes to the warming of the Earth through increased enthalpy (heat content). The methodology is to record temperature and relative humidity at many weather stations around the globe to provide a picture of the constantly changing atmosphere over twelve months. Daily measurements of the molecular fraction of CO2 are converted to weight to calculate the increasing enthalpy of the atmosphere. The Sun controls Earth’s temperature through water vapor up to the dewpoint temperature line and by direct heat radiation from the Sun above it. The enthalpy contribution by CO2 from 1750 to 2022 was up to 0.0000049 kJ/kg of dry air, equivalent to a temperature increase of 0.000181oC over 272 years. The effect of CO2 on warming the Earth has a negligible increase in Earth’s temperature.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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