Czy mógłbyś wyjaśnić, czego według ciebie brakuje w tym artykule?  Istnieją szerokie linki do artykułów na temat szczegółów nauki, jak wiadomo.  TS 

@Tony: Linki są zazwyczaj złe, gdy można dać wyjaśnienie w ciele artykułu.  Każdy artykuł naukowy powinien dać jasne, spójne i zwięzłe wyjaśnienie, dlaczego naukowcy wierzą x.   W tym przypadku (popraw mnie, jeśli się mylę), powody, dla których naukowcy wierzą w hipotezę o globalnym ociepleniu (a mianowicie hipotezę, że Ziemia nadal się ociepla i że wzrost temperatury w ciągu ostatnich 100 lat nie jest po prostu przypadkowym wypadkiem) są:

 Dowody empiryczne: rejestr temperatury, który sugeruje, że wzrost nie jest po prostu przypadkowym wypadkiem.  
 Model teoretyczny: wymuszanie promieniowania przez czynniki wprowadzone antropogenicznie (CO2, głównie)
 Wymagania techniczne: feedback

Co do tego, czego brakuje. W artykule nie ma żadnego wyjaśnienia o statystykach rejestrów temperatur, ani o potrzebie (bardzo ważnym w nauce) odróżnienia losowych wahania od zmian spowodowanych przez podstawowy proces. Na przykład, obecna teoria ekonomiczna, hipoteza efektywnego rynku twierdzi, że nie ma takich rzeczy jak trendy na rynkach akcji - "trendy", które widzisz, są tylko wynikiem ludzi próbujących zobaczyć wzorce w wydarzeniach, które są zasadniczo losowe.  Wiele z tej teorii wiąże się z ostrożną definicją losowości i rodzajów losowości.  Nie widzę odpowiedniej sekcji w tym artykule. 

Wyjaśnienie w artykule o wymuszaniu promieniowania jest nieco lepsze, ale wchodzi w niepotrzebne szczegóły - sekcja na temat gazów cieplarnianych nie może zdecydować, czy chodzi o wzrost CO2, czy efekt tego wzrostu.  Rzeczy na aerozole i sosny mają tendencję do mylenia całej rzeczy - to powinno zostać pozostawione do podartykułu. 

Rola feedback nie jest w ogóle wyjaśniona.  To (wierzę) jest ważną częścią hipotezy, ale sekcja, która o niej mówi, to dziwna lista rzeczy bez oczywistego celu.   Nie ma sekcji nagłówka, która łączy trzy części hipotezy razem.

Sekcja „modele klimatyczne” jest dość niepewna.  Potrzebuje podsumowania na początku, aby wyjaśnić, co naukowcy wyciągają z wykorzystania modeli, a może trochę materiału na temat niepewności, która jest związana z modelami.