The Detection and Attribution Model Intercomparison Project: CMIP6 highlights and plans for CMIP7
Notice bibliographique
Résumé
The Detection and Attribution Model Intercomparison Project (DAMIP) coordinates single forcing climate model simulations for detection and attribution analysis and other applications. DAMIP simulations were carried out with fifteen climate models as part of CMIP6, and these simulations were used in at least 270 published articles. These simulations were also used directly in at least five chapters of the IPCC Sixth Assessment Working Group I Report, and they underpinned the estimate of anthropogenic attributable warming highlighted in the Summary for Policymakers of that report, and quoted directly in the UNFCCC Glasgow Climate Pact. For CMIP7, natural-only, well-mixed greenhouse gas-only, and aerosol-only simulations have been proposed as fast track DAMIP simulations, and planning of a broader set of experiments is currently underway. This talk will highlight key DAMIP results from CMIP6, and will discuss plans for the CMIP7 version of DAMIP. Comments and suggestions regarding the CMIP7 DAMIP experimental design will be welcomed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».