Constrained estimates of externally forced past and future warming for Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s land mass, which extends well into the Arctic, has experienced some of the most rapid warming on Earth in recent decades. Here we apply a Bayesian observational constraint method to consistently assess the externally forced past, present and future warming in Canada, despite the presence of possible internal variability. Using observational constraints based on annual observational records of six Canadian sub-regions together with historical CMIP6 climate change simulations, we estimate that external forcing, which is almost entirely due to human activity, has warmed Canada by 2.1 [1.3, 2.8] °C between the 1850-1900 pre-industrial period and the recent 2015-2024 decade. Applying these same observational constraints to CMIP6 simulations of future climate conditions indicates that Canada will warm to 4.8 [3.5, 6.3] °C above pre-industrial levels by the end-of-century under an intermediate emissions scenario SSP 2-4.5, and to 6.2 [4.7, 7.9] °C under a high-emissions scenario SSP 3-7.0, with the largest warming projected for Northern Canada, followed by Quebec. The observational constraints, which were chosen and extensively evaluated using an imperfect model testing approach, reduce projected warming estimates for Canada relative to their unconstrainted counterparts, also materially reduce projection uncertainty.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».