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Enregistrement W4368371281 · doi:10.22541/essoar.168319813.32335439/v1

Impact of Regional Marine Cloud Brightening Interventions on Climate Tipping Points

2023· preprint· en· W4368371281 sur OpenAlexaff
Haruki Hirasawa, Dipti Hingmire, Hansi Singh, Philip J. Rasch, Peetak Mitra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDefense Advanced Research Projects AgencyAmazon Web ServicesNational Center for Atmospheric Research
Mots-clésTipping point (physics)Environmental sciencePsychological interventionGreenhouse gasClimate changeClimate modelClimatologyNatural resource economicsClimate riskEnvironmental resource managementMeteorologyGeographyEconomicsOceanographyPsychologyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been proposed that increasing greenhouse gas (GHG)-driven climate tipping point risks may prompt consideration of Solar Radiation Modification (SRM) climate intervention to reduce those risks. Here, we study marine cloud brightening (MCB) SRM interventions in three subtropical oceanic regions using the Community Earth System Model 2 (CESM2) experiments. We assess the response of tipping point-related metrics to estimate the extent to which such interventions could reduce tipping point risk. Both the pattern and magnitude of the MCB cooling depend strongly on location of the MCB intervention. We find the MCB cooling effect reduces tipping point risk overall; however, the distinct pattern effects of MCB versus GHG means it is an imperfect remedy. Indeed, if MCB is applied in certain oceanic regions, it may exacerbate some tipping point risks. It is therefore crucial to carefully assess the potential remote teleconnected response to MCB interventions to reduce unintended climate impacts.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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