An extended probabilistic approach of plant vital attributes: an application to European pollen records at 0 and 6 ka
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim This paper presents a probabilistic method of pollen spectra analysis. The method relies on a pollen taxon characterization using biotic and abiotic plant attribute modes, and their occurrence in a given pollen spectrum at a specific site. This type of analysis can provide an interpretation, which can lead to the reconstruction of the biome and, to an extent, of the abiotic conditions at the site. Methods The analysis has been carried out at the European scale using data provided by the European Pollen Database for about 1000 sites. This dataset contains about 50,000 pollen spectra from the last 21 ka. In these spectra, each pollen taxon has been characterized by a set of 10 chosen attributes. These have been selected with regard to their relevance in biome reconstruction, but also on the basis of available literature. By using the probability of occurrence of each taxon in a given pollen spectrum, it is possible to calculate an affinity index for the spectrum to the attribute considered. To overcome difficulties caused by pollen identification in low diversified pollen spectra, a co‐occurrence concept has been used to give more information. Results The method has been validated on a set of 1327 modern surface samples by comparing the results to the major climatic and environmental variables that control the distribution of the vegetation. A reconstruction exercise on various characteristics of the plants was then carried out on a 6‐ka dataset. This confirmed previous studies by showing a strong dominance of deciduous forest over most of Europe, related to a milder climate than at present in the north and a wetter and colder climate than at present in the south. By analysing the change in pollen/seed dispersion strategies and the light requirement, we show that the history of vegetation dynamics in relation to human influences can be assessed using this method. Main conclusions Our results show that the probabilistic method is an objective tool for pollen assemblage analysis. It allows reconstruction of various characteristics of the vegetation at the continental and global scale for periods and sites with significantly different climate conditions. This method can also be used to compare maps of vegetation attributes for the validation of the new generalized dynamic ecosystems models.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».