CMIP7 ScenarioMIP historical timeseries for harmonisation and simple climate model workflow
Notice bibliographique
Résumé
History for CMIP7 ScenarioMIP emissions harmonisation The files here are compiled historical experiment timeseries. They were compiled for use as part of the CMIP7 ScenarioMIP exercise and are primarily used for supporting emissions harmonisation. Here, 'harmonisation' means alignment of modelled emissions from IAMs with the emissions used for the CMIP7 historical experiment. As a result, they are a key input for the process of 'gridding' emissions (i.e. taking raw emissions from IAMs and assigning them to a spatial grid, ready for use by Earth System Models (ESMs)) and for running the simple climate model based assessment of the scenarios to derive a first-order estimate of the warming associated with these scenarios (the ESMs will quantify the warming and other climate change associated with these scenarios as part of ScenarioMIP, and this quantification is underpinned by a deeper, more physically-based set of modelling assumptions.) There are three different files, provided in three different formats each. The three files are: gridding-history*: the history used for harmonisation at the 'gridding' level. The gridding requires emissions with regional and sectoral detail. It also has to support every IAMs' native regions. As a result, there are lots (of order 30 000) timeseries. country-history*: same as above, but at the country level rather than in native IAM regions. global-workflow-history*: the history used for harmonisation at the 'global' level. This only has global total emissions, except for CO2 which is split into fossil-based and land-based (i.e. originating from the land carbon pool) emissions. It includes a number of species that are not used in the gridding workflow but are relevant for climate projections e.g. all of the greenhouse gases covered by the Montreal Protocol. As a result, there are only 52 timeseries. The files were derived using the code in this repository: https://github.com/iiasa/emissions_harmonization_historical. The filenames are composed of identifiers related to the processing of each of the different input data sources. To identify the exact meaning of these identifiers, please see the processing code in https://github.com/iiasa/emissions_harmonization_historical.The compiled data included here come from a variety of sources, as also indicated in the global-workflow-history file, including:CEDS, Hoesly et al. 2025 https://zenodo.org/records/15059443BB4CMIP7, Van Marle and Van der Werf 2025 https://doi.org/10.25981/ESGF.input4MIPs.CMIP7/2524040 Global Carbon Budget 2024: Friedlingstein et al. (2025) https://doi.org/10.5194/essd-17-965-2025Velders et al. (2022) https://doi.org/10.5194/acp-22-6087-2022AGAGE: https://zenodo.org/records/21924959Adam et al. (2024): https://doi.org/10.1038/s43247-024-01946-yNicholls et al. (2025): https://zenodo.org/records/14892947
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,185 | 0,121 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».