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Enregistrement W4410382113 · doi:10.3389/fclim.2025.1554685

Climate science for 2050

2025· article· en· W4410382113 sur OpenAlexaff
Guy Brasseur, Detlef Stammer, Pierre Friedlingstein, Gabriele C. Hegerl, Tiffany A. Shaw, Kevin E. Trenberth, Jadwiga H. Richter, Carolina Vera, André Berger, Helen Cleugh, Steve Easterbrook, Paul Edwards, Daniela Jacob, Michael Mann, Valérie Masson‐Delmotte, Gavin A. Schmidt, Mary Scholes, Thomas F. Stocker, Martin Visbeck, Guoxiong Wu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Climate · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of TorontoMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésClimate scienceClimate changeEnvironmental scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of the functioning of the climate system, including the physical, dynamical and biogeochemical feedback processes expected to occur in response to anthropogenic climate forcing, has increased substantially over recent decades. Today, climate science is at a crossroads, with new and urgent demands arising from the needs of society to deal with future climate change, and the need for the climate science community to refine its strategic goals to meet these demands rapidly. All possible—but currently unknown—worlds in 2050, with a larger global population, unprecedented climate conditions with higher temperatures, more frequent extreme weather events, sea level rise, disrupted ecosystems, changes in habitability and increased climate-induced displacement and migration, and the emergence of new geopolitical tensions, will require limiting society’s vulnerability both through mitigation measures to minimize further warming and through the implementation of innovative adaptation initiatives. The development of a skillful climate information system, based on the most advanced Earth system science, will be required to inform decision-makers and the public around the world about the local and remote impacts of climate change, and guide them in optimizing their adaptation and mitigation agendas. This information will also help manage renewable resources in a warmer world and strengthen resilience to the expected interconnected impacts of climate change. In this paper, we summarize the major advances needed to understand the multiscale dynamics of the Earth system. We highlight the need to develop an integrated information system accessible to decision-makers and citizens in all parts of the world, and present some of the key scientific questions that need to be addressed to inform decisions on mitigation and adaptation. Finally, we speculate about the values and ethics of climate science and the nature of climate research in a world that will be increasingly affected by global warming in a geopolitical context very different from that of recent decades.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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