Influences of extratropical water masses on equatorial Pacific cold tongue variability during the past 160 ka as revealed by faunal evidence of planktic foraminifers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glacial cooling (∼1–5°C) in the eastern equatorial Pacific (EEP) cold tongue is often attributed to increased equatorial upwelling, stronger advection from the Peru–Chile Current (PCC), and to the more remote subpolar southeastern Pacific water mass. However, evidence is scarce for identifying unambiguously which process plays a more important role in driving the large glacial cooling in the EEP. To address this question, here we adopt a faunal calibration approach using planktic foraminifers with a new compilation of coretop data from the eastern Pacific, and present new downcore variation data of fauna assemblage and estimated sea surface temperatures (SSTs) for the past 160 ka (Marine Isotope Stage (MIS) 6) from ODP Site 1240 in the EEP. With significant improvement achieved by adding more coretop data from the eastern boundary current, our downcore calibration results indicate that most of the glacial cooling episodes over the past 160 ka in the EEP are attributable to increased influence from the subpolar water mass from high latitudes of the southern Pacific. By applying this new calibration of the fauna SST transfer function to a latitudinal transect of eastern Pacific (EP) cores, we find that the subpolar water mass has been a major dynamic contributor to EEP cold tongue cooling since MIS 6. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».