Detecting climate milestones on the path to climate stabilization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The era of anthropogenic climate change can be described by defined climate milestones. These milestones mark changes in the historic trajectory of change, and include peak greenhouse gas emissions, peak greenhouse gas concentration, deceleration of warming, net-zero emissions, and a transition to global cooling. However, given internal variability in the Earth system and measurement uncertainty, definitively saying that a milestone has passed requires rigour. Here CMIP6 simulations of peak-and-decline scenarios are used to examine the time needed to robustly detect three climate milestones: (1) the slowdown of global warming; (2) the end of global surface temperature increase; and (3) peak concentration of CO 2 . It is estimated that it will take 40 to 60 years after a simulated slowdown in warming rate, to robustly detect ( > 95 % change) the signal in the global average temperature record. Detecting when warming has stopped will also be difficult and it takes until the mid 22nd century to have enough data to conclude warming has stopped. Detecting that CO 2 concentration has peaked is far easier and a drop in CO 2 concentration of 3 ppm is consistent with a greater than 99% chance that CO 2 has peaked in all scenarios examined. Thus it is likely that as the rate of CO 2 emissions is reduced, and net-zero emissions is approached, interpreting the global temperature record will become difficult—with a high potential to create confusion amongst policy makers and the general public.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».