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Enregistrement W4392581614 · doi:10.5194/egusphere-egu24-8123

Using a last 2k baseline to derive a first comprehensive assessment of industrial era land heat uptake

2024· preprint· en· W4392581614 sur OpenAlexaff
J. Fidel González‐Rouco, Félix García‐Pereira, Camilo Melo‐Aguilar, Norman Julius Steinert, Elena García‐Bustamante, Philipp de Vrese, Johann Jungclaus, Stephan Lorenz, Stefan Hagemann, Francisco José Cuesta‐Valero, Almudena García‐García, Hugo Beltrami

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaseline (sea)Environmental sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The anthropogenically-intensified greenhouse effect causes a radiative imbalance at the top of the atmosphere. This in turn leads to an energy surplus of the Earth system, with the ocean component absorbing the greatest part and the land the second largest. The latest observational estimates based on borehole temperature profiles quantify the land contribution to the terrestrial energy surplus to be 6 % in the last five decades, whereas studies based on state-of-the-art climate models scale it down to 2 %. This underestimation stems from land surface models (LSMs) having a too shallow representation of the subsurface, which severely constrains the land heat uptake simulated by Earth System Models (ESMs). A forced simulation of the last 2000 years with the Max Planck Institute ESM (MPI-ESM) using a deep LSM captures about 4 times more heat than the standard shallow MPI-ESM simulations in the historical period, well above the estimates provided by other ESMs. However, deepening the MPI-ESM LSM does not affect the simulated temperature at the ground surface. As a consequence, it is shown that the land heat uptake values of ESMs with shallow LSM components can be corrected considering their simulated surface temperatures and propagating them with a standalone heat conduction forward model. This result is extended to all available ground surface temperature sources, such as observational data, reanalyses, and the latest generation of ESMs. This new approach yields values of 10-16 ZJ for 1971-2018, which are in close agreement with the values derived from the MPI-ESM deep simulation (12 ZJ), and relatively close to the latest borehole-based estimates (ca. 18 ZJ).

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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