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Enregistrement W4406753113 · doi:10.5194/essd-2024-519-ac2

Reply on RC2

2025· peer-review· en· W4406753113 sur OpenAlexfundno aff
Pierre Friedlingstein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaVlaamse regeringTsinghua UniversityFonds Wetenschappelijk OnderzoekTula Foundation
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Accurate assessment of anthropogenic carbon dioxide (CO2) emissions and their redistribution among the atmosphere, ocean, and terrestrial biosphere in a changing climate is critical to better understand the global carbon cycle, support the development of climate policies, and project future climate change. Here we describe and synthesise datasets and methodologies to quantify the five major components of the global carbon budget and their uncertainties. Fossil CO2 emissions (EFOS) are based on energy statistics and cement production data, while emissions from land-use change (ELUC) are based on land-use and land-use change data and bookkeeping models. Atmospheric CO2 concentration is measured directly, and its growth rate (GATM) is computed from the annual changes in concentration. The ocean CO2 sink (SOCEAN) is estimated with global ocean biogeochemistry models and observation-based fCO2-products. The terrestrial CO2 sink (SLAND) is estimated with dynamic global vegetation models. Additional lines of evidence on land and ocean sinks are provided by atmospheric inversions, atmospheric oxygen measurements and Earth System Models. The sum of all sources and sinks results in the carbon budget imbalance (BIM), a measure of imperfect data and incomplete understanding of the contemporary carbon cycle. All uncertainties are reported as ±1σ. For the year 2023, EFOS increased by 1.3 % relative to 2022, with fossil emissions at 10.1 ± 0.5 GtC yr-1 (10.3 ± 0.5 GtC yr-1 when the cement carbonation sink is not included), ELUC was 1.0 ± 0.7 GtC yr-1, for a total anthropogenic CO2 emission (including the cement carbonation sink) of 11.1 ± 0.9 GtC yr-1 (40.6 ± 3.2 GtCO2 yr-1). Also, for 2023, GATM was 5.9 ± 0.2 GtC yr-1 (2.79 ± 0.1 ppm yr-1), SOCEAN was 2.9 ± 0.4 GtC yr-1 and SLAND was 2.3 ± 1.0 GtC yr-1, with a near zero BIM (-0.02 GtC yr-1). The global atmospheric CO2 concentration averaged over 2023 reached 419.3 ± 0.1 ppm. Preliminary data for 2024, suggest an increase in EFOS relative to 2023 of +0.8 % (-0.3 % to 1.9 %) globally, and atmospheric CO2 concentration increased by 2.8 ppm reaching 422.5 ppm, 52 % above pre-industrial level (around 278 ppm in 1750). Overall, the mean and trend in the components of the global carbon budget are consistently estimated over the period 1959–2023, with a near-zero overall budget imbalance, although discrepancies of up to around 1 GtC yr-1 persist for the representation of annual to semi-decadal variability in CO2 fluxes. Comparison of estimates from multiple approaches and observations shows: (1) a persistent large uncertainty in the estimate of land-use changes emissions, (2) a low agreement between the different methods on the magnitude of the land CO2 flux in the northern extra-tropics, and (3) a discrepancy between the different methods on the mean ocean sink. This living data update documents changes in methods and datasets applied to this most-recent global carbon budget as well as evolving community understanding of the global carbon cycle. The data presented in this work are available at https://doi.org/10.18160/GCP-2024 (Friedlingstein et al., 2024).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0290,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1650,141

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2025
Routes d'admission1
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