Khói làm mát cả Bắc bán cầu: Hệ quả toàn cầu từ cháy rừng Canada năm 2023
Bibliographic record
Abstract
Mùa hè năm 2023, Canada đã trải qua mùa cháy rừng tồi tệ nhất trong lịch sử được ghi nhận, với diện tích cháy chiếm gần 5% tổng diện tích rừng—cao gấp bảy lần mức trung bình quốc gia trong bốn thập kỷ qua. Lượng carbon thải ra tương đương với phát thải nhiên liệu hóa thạch hằng năm của các quốc gia công nghiệp lớn, đưa vào khí quyển một khối lượng khổng lồ khói và sol khí. Nhưng điều này có ý nghĩa gì đối với khí hậu bên ngoài biên giới Canada?
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".