Monitoring the Multiple Stages of Climate Tipping Systems from Space: Do the GCOS Essential Climate Variables Meet the Needs?
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Notice bibliographique
Résumé
Many components of the Earth system feature self-reinforcing feedback processes that can potentially scale up a small initial change to a fundamental state change of the underlying system in a sometimes abrupt or irreversible manner beyond a critical threshold. Such tipping points can be found across a wide range of spatial and temporal scales and are expressed in very different observable variables. For example, early-warning signals of approaching critical transitions may manifest in localised spatial pattern formation of vegetation within years as observed for the Amazon rainforest. In contrast, the susceptibility of ice sheets to tipping dynamics can unfold at basin to sub-continental scales, over centuries to even millennia. Accordingly, to improve the understanding of the underlying processes, to capture present-day system states and to monitor early-warning signals, tipping point science relies on diverse data products. To that end, Earth observation has proven indispensable as it provides a broad range of data products with varying spatio-temporal scales and resolutions. Here we review the observable characteristics of selected potential climate tipping systems associated with the multiple stages of a tipping process: This includes i) gaining system and process understanding, ii) detecting early-warning signals for resilience loss when approaching potential tipping points and iii) monitoring progressing tipping dynamics across scales in space and time. By assessing how well the observational requirements are met by the Essential Climate Variables (ECVs) defined by the Global Climate Observing System (GCOS), we identify gaps in the portfolio and what is needed to better characterise potential candidate tipping elements. Gaps have been identified for the Amazon forest system (vegetation water content), permafrost (ground subsidence), Atlantic Meridional Overturning Circulation, AMOC (section mass, heat and fresh water transports and freshwater input from ice sheet edges) and ice sheets (e.g. surface melt). For many of the ECVs, issues in specifications have been identified. Of main concern are spatial resolution and missing variables, calling for an update of the ECVS or a separate, dedicated catalogue of tipping variables.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle