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Enregistrement W2019039879 · doi:10.1111/j.1365-2699.2006.01626.x

Pollen–plant–climate relationships in sub‐Saharan Africa

2006· article· en· W2019039879 sur OpenAlexaff
J Watrin, Anne‐Marie Lézine, Konrad Gajewski, Annie Vincens

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPollenTaxonBiomeRange (aeronautics)Biological dispersalVegetation (pathology)EcologyClimate changeBiologyGeographyEcosystemPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim To demonstrate that incorporating the bioclimatic range of possible contributor plants leads to improved accuracy in interpreting the palaeoclimatic record of taxonomically complex pollen types. Location North Tropical Africa. Methods The geographical ranges of selected African plants were extracted from the literature and geo‐referenced. These plant ranges were compared with the pollen percentages obtained from a network of surface sediments. Climate‐response surfaces were graphed for each pollen taxon and each corresponding plant species. Results Several patterns can be identified, including taxa for which the pollen and plant distributions coincide, and others where the range limits diverge. Some pollen types display a reduced climate range compared with that of the corresponding plant species, due to low pollen production and/or dispersal. For other taxa, corresponding to high pollen producers such as pioneer taxa, pollen types display a larger climatic envelope than that of the corresponding plants. The number of species contained in a pollen taxon is an important factor, as the botanical species included in a taxon may have different geographical and climate distributions. Main conclusions The comparison between pollen and plant distributions is an essential step towards more precise vegetation and climate reconstructions in Africa, as it identifies taxa that have a high correspondence between pollen and plant distribution patterns. Our method is a useful tool to reassess biome reconstructions in Africa and to characterize accurately the vegetation and climate conditions at a regional scale, from pollen data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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