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Enregistrement W2053100629 · doi:10.1111/j.1365-2699.2008.02021.x

A new methodology for reconstructing climate and vegetation from modern pollen assemblages: an example from British Columbia

2008· article· en· W2053100629 sur OpenAlexafffundabout
Simon Goring, Marlow G. Pellatt, Terri Lacourse, Ian R. Walker, Rolf W. Mathewes

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaParks CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDirectorate for Biological SciencesSimon Fraser UniversityParks Canada
Mots-clésOrdinationPollenMultivariate statisticsPartial least squares regressionPhysical geographyGeographyVegetation (pathology)EcologyStatisticsMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim We used modern pollen assemblages to develop a method for climate reconstruction that reduces the spatial autocorrelation of residuals and accounts for the strong topographic and climatic variation that occurs in British Columbia, Canada. Location British Columbia, Canada, including sites both on the mainland and on adjacent islands (Queen Charlotte Islands and Vancouver Island). Methods New pollen assemblages from surface‐sediment samples collected in British Columbia were combined with other published and unpublished samples ( n = 284). Multivariate rank‐distances between sample sites and a randomized set of sites within the province were calculated for climate parameters to determine whether gaps in the current network of present‐day pollen sample sites exist. Lacustrine surface‐sediment pollen assemblages ( n = 145) were ordinated using non‐metric multidimensional scaling (NMDS), and a generalized additive model (GAM) was used to reconstruct modern mean warmest month temperature (MWMT) and mean annual precipitation (MAP) from the NMDS ordination. The results were compared with standard climate reconstruction techniques, including the modern analogue technique, partial least squares, weighted averaging, weighted averaging–partial least squares and factor analysis. Results Reconstructions of MWMT and MAP using NMDS and GAM were comparable to those of existing models. When reconstructing MWMT, the NMDS/GAM method had a lower root‐mean‐squared error of prediction (RMSEP), lower spatial autocorrelation and higher correlation with observed temperature values than the other methods tested. When reconstructing MAP, the partial least squares method performed better than the NMDS/GAM method for RMSEP and correlation with observed values; however, the NMDS/GAM method had a lower spatial autocorrelation of residuals. Main conclusions NMDS reveals strong relationships among modern pollen assemblages, vegetation and climate parameters. Climate models using NMDS and GAM are comparable to other palaeoecological reconstruction models, but provide lower spatial autocorrelation of residuals for both parameters tested. An inverse distance‐weighted surface of multivariate rank‐climate distances generated from the network of pollen sample sites indicates that greater sampling intensity in north‐western and central‐interior British Columbia is required in order to obtain an accurate representation of climatic and vegetation diversity in the province.

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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations22
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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