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Enregistrement W4413059686 · doi:10.32006/eeep.2025.1.2229

MITIGATION OF ATMOSPHERIC GLOBAL WARMING BY HEAT TRANSFER

2025· article· en· W4413059686 sur OpenAlexaff
Dimitre Karamanev

Notice bibliographique

RevueEcological Engineering and Environment Protection · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGlobal warmingAtmosphere (unit)Carbon dioxide in Earth's atmosphereWork (physics)Carbon dioxideGreenhouse effectAtmospheric sciencesMeteorologyGreenhouse gasClimatologyClimate changeGeographyEngineeringGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thus far, attempts to mitigate global warming have been based exclusively on reducing atmospheric carbon dioxide concentration. One problem with this approach is that the lifetime of CO2 in the atmosphere is very long, and the effect of reducing CO2 emissions on decreasing atmospheric temperature will only become significant after decades. In this work, I propose reducing or even halting the increase in global atmospheric temperature by removing sensible heat from the atmosphere and transferring it to other media, such as water and/or land mass. It is shown that the annual negative effect of heating ocean water will be close to non-existent. One of the main advantages is that it has an immediate effect on atmospheric temperature. The technology to realize this idea is simple, inexpensive, and relatively well-developed. It should be noted that the proposed solution to global warming is temporary and will only work for several decades. In the long term, reducing CO2 emissions should take precedence as the main method of mitigating global warming.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,158 · 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'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
Routes d'admission1
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