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Enregistrement W4385064501 · doi:10.1126/sciadv.adg7429

Satellite reveals a steep decline in China’s CO <sub>2</sub> emissions in early 2022

2023· article· en· W4385064501 sur OpenAlexaff
Hui Lĭ, Bo Zheng, Philippe Ciais, K. F. Boersma, Tobias Christoph Valentin Werner Riess, Randall V. Martin, Grégoire Broquet, Ronald van der A, Haiyan Li, Chaopeng Hong, Yu Lei, Qiang Zhang, Kebin He

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCOVID-19 impact on air quality
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesTsinghua Shenzhen International Graduate SchoolNational Natural Science Foundation of ChinaEuropean Space Agency
Mots-clésEnvironmental scienceChinaCarbon dioxideTonneSatelliteAtmospheric sciencesNitrogen dioxideMethaneMeteorologyGeographyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Response actions to the coronavirus disease 2019 perturbed economies and carbon dioxide (CO 2 ) emissions. The Omicron variant that emerged in 2022 caused more substantial infections than in 2020 and 2021 but it has not yet been ascertained whether Omicron interrupted the temporary post-2021 rebound of CO 2 emissions. Here, using satellite nitrogen dioxide observations combined with atmospheric inversion, we show a larger decline in China’s CO 2 emissions between January and April 2022 than in those months during the first wave of 2020. China’s CO 2 emissions are estimated to have decreased by 15% (equivalent to −244.3 million metric tons of CO 2 ) during the 2022 lockdown, greater than the 9% reduction during the 2020 lockdown. Omicron affected most of the populated and industrial provinces in 2022, hindering China’s CO 2 emissions rebound starting from 2021. China’s emission variations agreed with downstream CO 2 concentration changes, indicating a potential to monitor CO 2 emissions by integrating satellite and ground measurements.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations41
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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