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Enregistrement W4410260902 · doi:10.1029/2024av001636

Earth's Energy Imbalance More Than Doubled in Recent Decades

2025· article· en· W4410260902 sur OpenAlexaff
Thorsten Mauritsen, Yoko Tsushima, Benoît Meyssignac, Norman G. Loeb, Maria Z. Hakuba, Peter Pilewskie, Jason N. S. Cole, Kentaroh Suzuki, Thomas P. Ackerman, Richard P. Allan, Timothy Andrews, Frida A.‐M. Bender, Jonah Bloch‐Johnson, Alejandro Bodas‐Salcedo, Anca Brookshaw, Paulo Ceppi, Nicolas Clerbaux, A. E. Dessler, Aaron Donohoe, Jean‐Louis Dufresne, Veronika Eyring, Kirsten L. Findell, Andrew Gettelman, Jake J. Gristey, Ed Hawkins, Patrick Heimbach, Helene T. Hewitt, Nadir Jeevanjee, Colin Jones, Sarah M. Kang, Seiji Kato, Jennifer E. Kay, Stephen A. Klein, Reto Knutti, Ryan J. Kramer, June‐Yi Lee, Daniel T. McCoy, Brian Medeiros, Linda Megner, Angshuman Modak, Tomoo Ogura, Matthew D. Palmer, David Paynter, Johannes Quaas, V. Ramanathan, Mark A. Ringer, Karina von Schuckmann, Steven C. Sherwood, Björn Stevens, Ivy Tan, George Tselioudis, Rowan Sutton, Aiko Voigt, Masahiro Watanabe, Mark J. Webb, Martin Wild, Mark D. Zelinka

Notice bibliographique

RevueAGU Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensMcGill UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research CouncilPacific Northwest National LaboratoryDepartment for Science, Innovation and TechnologyLawrence Livermore National LaboratoryDevelopment of Advanced Measurement and Analysis SystemsJapan Aerospace Exploration AgencyNational Oceanic and Atmospheric AdministrationVetenskapsrådetSwedish National Space AgencyJet Propulsion LaboratoryMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyCentre National d’Etudes SpatialesOffice of Legacy ManagementMet OfficeBoston CollegeSwedish e-Science Research CentreNational Aeronautics and Space AdministrationEuropean Space AgencyCooperative Institute for Research in Environmental Sciences
Mots-clésEarth (classical element)AstrobiologyEnergy (signal processing)Earth scienceEnvironmental scienceNatural resource economicsGeologyEconomicsPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Global warming results from anthropogenic greenhouse gas emissions which upset the delicate balance between the incoming sunlight, and the reflected and emitted radiation from Earth. The imbalance leads to energy accumulation in the atmosphere, oceans and land, and melting of the cryosphere, resulting in increasing temperatures, rising sea levels, and more extreme weather around the globe. Despite the fundamental role of the energy imbalance in regulating the climate system, as known to humanity for more than two centuries, our capacity to observe it is rapidly deteriorating as satellites are being decommissioned.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations22
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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