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Enregistrement W4396864769 · doi:10.5194/essd-2024-149-cc2

Comment on essd-2024-149

2024· peer-review· en· W4396864769 sur OpenAlexaff
Piers Forster, Chris Smith, Tristram Walsh, William F. Lamb, Robin Lamboll, B. D. Hall, Mathias Hauser, Debbie Rosen, Nathan P. Gillett, Matthew D. Palmer, Joeri Rogelj, Karina von Schuckmann, Blair Trewin, Myles Allen, Robbie M. Andrew, Richard Betts, Tim Boyer, Carlo Buontempo, Samantha Burgess, Chiara Cagnazzo, Lijing Cheng, Pierre Friedlingstein, Andrew Gettelman, Masayoshi Ishii, Stuart Jenkins, Xin Lan, Colin Morice, Christopher Kadow, John Kennedy, Rachel Killick, Paul B. Krummel, Jan C. Minx, Gunnar Myhre, Vaishali Naïk, Glen P. Peters, Anna Pirani, Julia Pongratz, Carl‐Friedrich Schleussner, Sonia I. Seneviratne, Sophie Szopa, Peter Thorne, Mahesh Kovilakam, Elisa Majamäki, Jukka-Pekka Jalkanen, Margreet van Marle, Rachel Hoesly, Robert Rohde, Dominik L. Schumacher, Guido R. van der Werf, Russell S. Vose, Kirsten Zickfeld, Xuebin Zhang, Panmao Zhai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCOVID-19 impact on air quality
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) assessments are the trusted source of scientific evidence for climate negotiations taking place under the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Evidence-based decision-making needs to be informed by up-to-date and timely information on key indicators of the state of the climate system and of the human influence on the global climate system. However, successive IPCC reports are published at intervals of 5&ndash;10 years, creating potential for an information gap between report cycles. We follow methods as close as possible to those used in the IPCC Sixth Assessment Report (AR6) Working Group One (WGI) report. We compile monitoring datasets to produce estimates for key climate indicators related to forcing of the climate system: emissions of greenhouse gases and short-lived climate forcers, greenhouse gas concentrations, radiative forcing, the Earth's energy imbalance, surface temperature changes, warming attributed to human activities, the remaining carbon budget, and estimates of global temperature extremes. The purpose of this effort, grounded in an open data, open science approach, is to make annually updated reliable global climate indicators available in the public domain (<a href="https://doi.org/10.5281/zenodo.11064126" target="_blank" rel="noopener">https://doi.org/10.5281/zenodo.11064126</a>, Smith et al., 2024a). As they are traceable to IPCC report methods, they can be trusted by all parties involved in UNFCCC negotiations and help convey wider understanding of the latest knowledge of the climate system and its direction of travel. The indicators show that, for the 2014&ndash;2023 decade average, observed warming was 1.19 [1.06 to 1.30] &deg;C, of which 1.19 [1.0 to 1.4] &deg;C was human-induced. For the single year average, human-induced warming reached 1.31 [1.1 to 1.7] &deg;C in 2023 relative to 1850&ndash;1900. This is below the 2023 observed record of 1.43 [1.32 to 1.53] &deg;C, indicating a substantial contribution of internal variability in the 2023 record. Human-induced warming has been increasing at rate that is unprecedented in the instrumental record, reaching 0.26 [0.2&ndash;0.4] &deg;C per decade over 2014&ndash;2023. This high rate of warming is caused by a combination of greenhouse gas emissions being at an all-time high of 54 &plusmn; 5.4 GtCO2e per year over the last decade, as well as reductions in the strength of aerosol cooling. Despite this, there is evidence that the rate of increase in CO<sub>2</sub> emissions over the last decade has slowed compared to the 2000s, and depending on societal choices, a continued series of these annual updates over the critical 2020s decade could track a change of direction for some of the indicators presented here.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2040,057

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,317 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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