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Enregistrement W4392602602 · doi:10.5194/egusphere-egu24-12481

Methane’s record rise 2020-2023: likely causes, impacts and consequences

2024· preprint· en· W4392602602 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Manning, Euan G. Nisbet, Sylvia Michel, Xin Lan, E. J. Dlugokencky, David Lowry, Rebecca Fisher, James L. France

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésChemistryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From 2020, the atmospheric methane burden has grown at the fastest rate in the detailed observational record. This rise has been accompanied by an unprecedented plunge in d13C(CH4). The causes of recent accelerated growth are as yet uncertain but the geographic spread of growth and the rapid isotopic plunge suggest strong rises in isotopically light emissions from both Tropical and Boreal wetlands. These emissions may be due to rising precipitation and temperatures in parts of the tropics, and by rising temperatures in northern Canada, Siberia, and Europe. Over the longer period since 2007, methane’s actual growth is comparable to methane’s growth in the ‘worst case’ very high baseline emission scenario RCP8.5 (8.5 W/m2 forcing increase relative to pre-industrial). If the recent trend were to continue for more than another decade it could make the 2°C target as hard to achieve as the 1.5°C target is now. Natural feedbacks to climate warming in wetlands need to be included in future modelling and should be incorporated in climate modelling projects such as CMIP7. Methane’s recent accelerated growth also has wide implications for climate negotiations as it reduces the permissible total anthropogenic greenhouse gas emissions if the Paris Agreement is to be achieved. Strong growth in non-anthropogenic methane emissions, driven by feedback impacts on natural and quasi-natural sources, was not expected in modelling at the time of the Paris Agreement and shows the urgency of improving our understanding of the feedback impacts of climate change. The simplest way to limit methane’s growth is for all nations, including non-signatory countries, to cut anthropogenic emissions urgently and sharply, meeting or exceeding the targets of the Global Methane Pledge.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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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