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Enregistrement W4399588642 · doi:10.1029/2024gl109541

CFC‐12 Emissions in China Inferred From Observation and Inverse Modeling

2024· article· en· W4399588642 sur OpenAlexaboutno aff
Mengyue Ma, Xiaoyi Hu, Bo Yao, Bowei Li, Minde An, Xuekun Fang

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaMassachusetts Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGreenhouse gasChinaEnvironmental scienceInversion (geology)Montreal ProtocolAtmospheric sciencesClimatologyOzoneEmission inventoryAtmospheric researchMeteorologyOzone layerGeographyAir quality indexGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dichlorodifluoromethane (CFC‐12) is an ozone‐depleting substance and potent greenhouse gas, which was required to be phased out after 2010 under the Montreal Protocol. CFC‐12 emissions need to be quantitatively traced. However, estimates of CFC‐12 emissions in China based on atmospheric inversions are unavailable after 2010. Here, using atmospheric observations at nine sites across China and inversion techniques, we quantify CFC‐12 emissions in China during 2011–2020 (on average 11.0 ± 0.6 Gg yr −1 ). The emissions derived from observations are 8.5 times larger than the previously reported inventories. Apart from emissions from eastern China revealed in previous studies, this study reveals that 71% of national total emissions were from other parts of China. Moreover, this study reconciled the global CFC‐12 emissions during 2011–2020: 28% were traced to China by this study, 9% of emissions were traced in previous studies, while 63% remain untraced, indicating the need for more regional emission inversion studies.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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