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Enregistrement W4321493955 · doi:10.5194/egusphere-egu23-6

Nitrous Oxide and Climate

2023· preprint· en· W4321493955 sur OpenAlexaff
William van Wijngaarden, Cornelis de Lange, James Ferguson, W. Happer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrous oxideRadiative forcingGreenhouse gasTrace gasCarbon dioxideEnvironmental scienceAtmospheric sciencesSaturation (graph theory)Forcing (mathematics)Greenhouse effectGlobal-warming potentialNitrogenEnvironmental chemistryChemistryGlobal warmingClimate changePhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Higher concentrations of atmospheric nitrous oxide are expected to slightly warm Earth's surface because of an increase in radiative forcing. For current concentrations of greenhouse gases, the radiative forcing per added N2O molecule, is about 230 times larger than the forcing per added carbon dioxide molecule. This is due to the heavy saturation of the absorption band of the relatively abundant greenhouse gas, CO2, compared to the much smaller saturation of the absorption bands of the trace greenhosue gas N2O. But the rate of increase of CO2 molecules, about 2.5 ppm/year is about 3000 times larger than the rate of increase of N2O molecules, which has held steady at around 0.85 ppb/year since 1985. So the contribution of nitrous oxide to the annual increase in forcing is 230/3000 or about 1/13 that of CO2. If the main greenhouse gases, CO2, CH4 and N2O have contributed about 0.1 K/decade of the warming observed over the past few decades, this would correspond to about 0.00064 K per year or 0.064 K per century of warming from N2O. This rather small warming does not support placing harsh restrictions on nitrous oxide emissions, which could seriously jeopardize world food supplies.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
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 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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