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Enregistrement W4408445702 · doi:10.5194/egusphere-egu25-242

Current climate policies will affect multi-century global glacier change

2025· preprint· en· W4408445702 sur OpenAlexaboutno aff
Harry Zekollari, Lilian Schuster, Fabien Maussion, Regine Hock, Ben Marzeion, David R. Rounce, the GlacierMIP participants

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierClimate changeAffect (linguistics)Current (fluid)Natural resource economicsPolitical scienceClimatologyPhysical geographyGeographyEconomicsPsychologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glaciers adapt slowly to changing climatic conditions, leading to a time lag between climate change and the resulting impacts, such as sea-level rise, water supply changes, and ecological impacts. While previous projections of all glaciers around the globe have mainly focused on the 21st century, longer timescales are essential to fully understand the glacier response to climate policies and associated warming. Using eight glacier evolution models, we simulate global glacier evolution over multi-centennial timescales, allowing glaciers to equilibrate with climate under various constant global temperature scenarios. We estimate that glaciers globally will lose about 40% of their mass, relative to 2020, corresponding to a global mean sea-level rise of more than 10 centimeters even if temperatures stabilized at present-day conditions. The effect of climate policies is very pronounced: under the +1.5°C target of the Paris Agreement, more than twice as much global glacier mass remains at equilibration compared to the mass projected under the warming level resulting from current policies (+2.7°C by 2100 above pre-industrial). Long-term global glacier mass loss is highly sensitive to global mean temperature, with each additional 0.1°C warming leading to a ca. 2% additional increase in global glacier mass loss. These long-term losses largely exceed those projected over the 21st century, implying that the most substantial impacts of today's climate policies on glacier mass will unfold after 2100. Notably, regions previously found to experience limited mass loss in the 21st century, such as Arctic Canada, Russian Arctic, and Subantarctic & Antarctic Islands, are projected to lose substantial mass on longer timescales. Our findings underscore the necessity of extending the focus of glacier studies beyond the 21st century to fully comprehend the long-term implications of today’s climate policies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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Résumé présentoui

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