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Enregistrement W4372292465 · doi:10.5194/essd-2023-166

Indicators of Global Climate Change 2022: Annual update of large-scale indicators of the state of the climate system and the human influence 

2023· preprint· en· W4372292465 sur OpenAlexaff
Piers Forster, Chris Smith, Tristram Walsh, William F. Lamb, Matthew D. Palmer, Karina von Schuckmann, Blair Trewin, Myles Allen, Robbie M. Andrew, Arlene Birt, Alex Borger, Tim Boyer, Jiddu A. Broersma, Lijing Cheng, Frank Dentener, Pierre Friedlingstein, Nathan P. Gillett, José Marı́a Gutiérrez, Johannes Gütschow, Mathias Hauser, B. D. Hall, Masayoshi Ishii, Stuart Jenkins, Robin Lamboll, Xin Lan, June‐Yi Lee, Colin Morice, Christopher Kadow, John Kennedy, Rachel Killick, Jan C. Minx, Vaishali Naïk, Glen P. Peters, Anna Pirani, Julia Pongratz, Aurélien Ribes, Joeri Rogelj, Debbie Rosen, Carl‐Friedrich Schleussner, Sonia I. Seneviratne, Sophie Szopa, Peter Thorne, Robert Rohde, Maisa Rojas Corradi, Dominik L. Schumacher, Russell S. Vose, Kirsten Zickfeld, Xuebin Zhang, Valérie Masson‐Delmotte, Panmao Zhai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilH2020 Excellent ScienceInternational Institute for Applied Systems AnalysisMet OfficeNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésRadiative forcingGreenhouse gasClimate changeEarth system scienceUnited Nations Framework Convention on Climate ChangeEnvironmental scienceGlobal warmingClimate commitmentNegotiationClimate modelClimatologyEnvironmental resource managementConventionPolitical scienceEffects of global warmingKyoto ProtocolEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) assessments are the trusted source of scientific evidence for climate negotiations taking place under the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC), including the first global stocktake under the Paris Agreement that will conclude at COP28 in December 2023. Evidence-based decision making needs to be informed by up-to-date and timely information on key indicators of the state of the climate system and of the human influence on the global climate system. However, successive IPCC reports are published at intervals of 5–10 years, creating potential for an information gap between report cycles. We base this update on the assessment methods used in the IPCC Sixth Assessment Report (AR6) Working Group One (WGI) report, updating the monitoring datasets and to produce updated estimates for key climate indicators including emissions, greenhouse gas concentrations, radiative forcing, surface temperature changes, the Earth’s energy imbalance, warming attributed to human activities, the remaining carbon budget and estimates of global temperature extremes. The purpose of this effort, grounded in an open data, open science approach, is to make annually updated reliable global climate indicators available in the public domain (https://doi.org/10.5281/zenodo.7883758, Smith et al., 2023). As they are traceable and consistent with IPCC report methods, they can be trusted by all parties involved in UNFCCC negotiations and help convey wider understanding of the latest knowledge of the climate system and its direction of travel. The indicators show that human induced warming reached 1.14 [0.9 to 1.4] °C over the 2013–2022 period and 1.26 [1.0 to 1.6] °C in 2022. Human induced warming is increasing at an unprecedented rate of over 0.2 °C per decade. This high rate of warming is caused by a combination of greenhouse gas emissions being at an all-time high of 57 ± 5.6 GtCO2e over the last decade, as well as reductions in the strength of aerosol cooling. Despite this, there are signs that emission levels are starting to stabilise, and we can hope that a continued series of these annual updates might track a real-world change of direction for the climate over this critical decade.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0130,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,009

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations41
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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