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Enregistrement W1986730296 · doi:10.1016/j.yqres.2008.11.007

Late Holocene Vegetation and Climate Oscillations in the Qaidam Basin of the Northeastern Tibetan Plateau

2009· article· en· W1986730296 sur OpenAlexfundno aff
Yan Zhao, Zicheng Yu, Xiuju Liu, Cheng Zhao, Fahu Chen, Ke Zhang

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, IrvineUniversity of Manitoba
Mots-clésPollenHoloceneGeologyPlateau (mathematics)Vegetation (pathology)SteppePhysical geographyStructural basinPrecipitationPhytolithWesterliesClimate changeClimatologyOceanographyEcologyPaleontologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pollen evidence from sediment cores at Hurleg and Toson lakes in the Qaidam Basin was obtained to examine vegetation and climatic change in the northeastern Qinghai-Tibetan Plateau. The chronologies were controlled by 210Pb and 137Cs analysis and AMS 14C dating. Pollen assemblages from both lakes are dominated by Chenopodiaceae (∼ 40%), Artemisia (∼ 30–35%) and Poaceae (∼ 20–25%), with continued occurrence but low abundance of Nitraria, Ephedra, and Cyperaceae. Artemisia/Chenopodiaceae (A/C) pollen ratios from two lakes show coherent large oscillations at centennial timescale during the last 1000 yr. A/C ratios were high around AD 1170, 1270, 1450, 1700 and 1920, suggesting that the vegetation was more “steppe-like” under a relatively moist climate than that during the intervening periods. Wet-dry climate shifts at the two lakes (2800 m asl) are in opposite phases to precipitation changes derived from tree-ring records in the surrounding mountains (> 3700 m asl) and to pollen and snow accumulation records from Dunde ice core (5300 m asl), showing that a dry climate in the basin corresponds with a wet interval in the mountains, especially around AD 1600. This contrasting pattern implies that topography might have played an important role in mediating moisture changes at regional scale in this topographically complex region.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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