Quantifying the transient climate response to carbon dioxide removal
Notice bibliographique
Résumé
As anthropogenic greenhouse emissions continue to rise, limiting warming to 1.5°C has become elusive. Emissions pathways seeking to return to 1.5°C after overshoot will therefore require net negative emissions. A crucial question in this context is how much CO2 needs to be removed from the atmosphere to achieve a given amount of cooling (say 0.1°C). Studies seeking to answer this question often resort to the Transient Climate Response to Emissions (TCRE), a measure of the warming effect of cumulative CO2 emissions, neglecting that the climate may respond asymmetrically to CO2 emissions and removals. This contribution draws on CDRMIP pulse CO2 removal simulations to quantify the temperature response to CO2 emissions and removals in a range of Earth system models of full and intermediate complexity. We find that the temperature response to an equivalent amount of CO2 emissions and removals differs in magnitude, with the sign of this difference being model dependent. We investigate the cause for these inter-model differences by quantifying the contribution of carbon cycle and physical climate response differences to the overall temperature asymmetry. Establishing a robust metric of the transient climate response to CO2 removal is key to our understanding of how climate will respond to net negative emissions and to quantifying the amount of removal needed to restore a given temperature target.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».