High-resolution multiproxy climatic records from ice cores, tree-rings, corals and documentary sources using eigenvector techniques and maps: assessment of recovered signal and errors
Notice bibliographique
Résumé
Palaeotemperature sensitive series from tree-rings, ice cores, corals and documentary sources are combined to producepalaeo summer-temperaturereconstructions (AD 1970-1761)and geographical eigenvector (EOF) maps in both hemispheres. They are compared favourably to those of existing summer-temperature average series. There are 51 palaeoseries in the Northern Hemisphere (mostly north of 40° N) and 16 series in the Southern Hemisphere. The statistics and significance of the palaeoreconstructions are examined by: (1) finding the correlation coefficient (palaeo to measured) as a function of the number and geographical distribution of the palaeo series; (2) developing and running a multiproxy model that generates pseudo series containing a signal and the same types and amounts of noise found in the various real palaeo series. The model reproduces the measured correlation coefficients and the eigenvector's (EOF) explained variances as functions of the number of sites. About 77% of the signal variance can be recovered with 51 well-distributed palaeo series and about 90% with greater than 100 series. The 1st eigenvector (EOF l) component maps in the Northern and Southern Hemispheres are fundamentally different, with the Northern having much less longitudinal variation than the Southern. This means (statistically) that simple hemispheric averages of summer temperature have more meaning in the Northern Hemisphere than in the Southern. Even though the various palaeoseries have different spectral biases, noise types and amounts, they were all used together and the common signal extracted. The results of this work strongly suggest that the multiproxy method is valid and that with enough sites most of the summer signal and geographical pattern can be extracted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».