Constrained Estimates of Externally Forced Past and Future Warming for Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Arctic has experienced the most rapid warming on Earth in recent decades. This affects Canada's landmass, which extends well into the Arctic. Nevertheless, limited spatial and temporal observational coverage, combined with large climate model uncertainties, pose challenges to understanding both past and future climate changes in these regions relative to preindustrial conditions. This is particularly challenging in a place like Canada that has insufficient historical data to determine preindustrial reference conditions. Emergent constraints can overcome this limitation by using historical observations for the modern post‐industrial era to constrain estimates of both preindustrial reference levels and future warming. Here we apply a carefully tested Bayesian observational constraint method to simultaneously assess the externally forced historical and future warming in Canada. Testing indicates that the approach reduces bias and uncertainty in historical and future warming estimates, increasing confidence that it may also serve as a basis for developing a broader understanding of climate change in other high‐latitude regions. We estimate that external forcing from human activity, has warmed Canada by 2.2 [1.3, 3.1]°C between the 1850–1900 pre‐industrial period and the recent 2015–2024 decade. Applying these same observational constraints to future climate conditions indicates that Canada will warm to 5.1 [3.2, 7.0]°C above pre‐industrial levels by the end‐of‐century under an intermediate emissions scenario SSP 2‐4.5, and to 6.7 [4.6, 8.9]°C under a high‐emissions scenario SSP 3‐7.0, with the largest warming projected for Northern Canada, followed by Quebec.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».