Identifying when thresholds from the Paris Agreement are breached: the minmax average, a novel smoothing approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying when a given threshold has been breached in the global temperature record has become of crucial importance since the Paris Agreement. However there is no formally agreed methodology for this. In this work we show why local smoothing methodologies like the moving average and other climate modeling based approaches are fundamentally ill-suited for this specific purpose, and propose a better one, that we call the minmax average. It has strong links with the isotonic regression, is conceptually simple and is arguably closer to the intuitive meaning of “breaching the threshold” in the climate discourse, all favorable features for acceptability. When applied to the global mean surface temperature anomaly (GMSTA) record from Berkeley Earth, we obtain the following conclusions. First, the rate of increase has been ∼+0.25°C per decade since 1995. Second, based on this new estimate alone, we should plausibly expect the GMSTA to reach 1.49°C in 2023 and not go below that on average in the medium-term future. When taking into account the record temperatures of the second half of 2023, not having breached the 1.5°C threshold already in July 2023 is only possible with record long and/or deep La Niña in the following years.
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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 | 0,016 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».