A Method for Palaeoclimatic Reconstruction in Palynology Based on Multivariate Time-Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A method based on multiple regression, canonical correlation analysis and the Kalman filter is developed with a view to producing a reliable reconstruction of climate from pollen spectra. The study region is the southern France, where traditional analytical techniques are unsatisfactory due to the heavy influence of human activity and the existence of a complex climate. The first stage of the proposed method is the same as the standard techniques in which a spatial network of 36 sites with recent pollen and climate data were analyzed by regression techniques. But since the recent data are frequently subjected to disturbance by such factors as human activity or the particularities of the local vegetations, a second, independent analytical stage was added, in which pairs of fossil sites were compared using ancient data exclusively. In this way a model of the climatic forcing can be obtained, with the above-mentioned factors left out of account. The reconstructions obtained from the first two stages were then compared in the third stage of the method, and the result is a corrected reconstruction, from which it appears that at 14 000 BP annual temperature was 9oC cooler than present, with a 4°C increase between 13 500 and 11 500 BP followed by a 2oC cooling at 10 500 BP. The Holocene temperature maximum occurred between 8000 and 6000 BP. when the temperature was 1°C warmer than present.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».