Outreach of climate change attribution in Hungary using seasonal indicators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--><b></b> The scientific community is well aware of the anthropogenic global warming and its consequences at regional level. However, the public is still not informed well enough, and may be confused especially due to the overwhelming, often contradictory social media environment. This is why we initiated a project with the aim to present and explain scientific results of regional climate change via a national platform (www.masfelfok.hu) established for climate awareness dissemination towards public, within this framework we also use a broad media platform and a large social media network as well. The message is formed as well-illustrated short studies focusing on various seasonally relevant climate indicators, mainly related to climatic extremes. The scientific background is based on calculations using reliable data: observation-based homogenized fine-resolution gridded data for Hungary (HUCLIM), outputs (i.e. CMIP6 data) from global climate model simulations with natural-only forcing as well as historical forcing (when anthropogenic concentration changes are also taken into account), regional climate model simulation outputs (i.e. EUROCORDEX data) for past decades (beginning from the last quarter of the 20th century) and future decades until the end of 21st century with strong mitigation, lighter mitigation, and non-mitigation scenarios. Studies are published in every 4-6 weeks, and online and traditional media connections are also used to outreach the public.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle