The Tipping Points Modelling Intercomparison Project (TIPMIP): Assessing tipping point risks in the Earth system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The risk of transgressing critical thresholds triggering nonlinear change in the Earth system increases with rising human pressures from greenhouse gas emissions, land-use change and other drivers. Several key components of the Earth System such as the Greenland and Antarctic ice sheets, permafrost, the Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC), and boreal and tropical forests as well as mountain glaciers, terrestrial hydrological systems and the Sahel region have been suggested to exhibit self-amplifying feedback processes that could lead to non-linear and often abrupt and/or irreversible transitions with far-reaching biophysical and socio-economic consequences. While concerns within the scientific community, general public and among policy- and decision-makers are growing, significant uncertainties remain regarding the critical thresholds, timescales, interactions and impacts of such tipping dynamics. To address these critical knowledge gaps, we here present the Tipping Points Modelling Intercomparison Project (TIPMIP), an international collaborative effort to systematically assess tipping point risks using state-of-the-art coupled Earth System Models and stand-alone domain models, e.g., ice sheet and land system models. Building on the success of established Model Intercomparison Projects (MIPs), TIPMIP aims to standardize model experiments, quantify uncertainty ranges for critical forcing thresholds, and provide a multi-model assessment of tipping dynamics across key Earth system components. TIPMIP will enhance our ability to anticipate and mitigate the risks associated with Earth system tipping points, and support science-based decision-making in the face of high-end impacts and deep uncertainties.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».