East Asian Monsoon and paleoclimatic data analysis: a vegetation point of view
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. First we review several syntheses of paleodata (pollen, lake-levels) showing the climate variations in China and Mongolia from the last glacial maximum to Present and in particular the precipitation increase at mid Holocene related to enhanced monsoon. All these results concur to a much enhanced monsoon on most of China during the first half of the Holocene. Second we present, in some details, a temporal study of a core (Lake Bayanchagan, Inner Mongolia) located in an arid region at the edge of the present East Asian Monsoon (EAM) influence and then sensitive to climatic change. This study involves pollen data together with other macro-remains and stable isotope curve to obtain a robust climate reconstruction. This study shows a long wet period between 11 000 and 5000 years BP divided in two parts, a warmer one from 11 000 and 8000 (marked by large evapotranspiration) and a cooler one more favourable to forest expansion. Third, we present a spatial study based on pollen data only and covering all China and Mongolia at 6000 years BP, but using a mechanistic modelling approach, in an inverse mode. It has the advantage to take into account environmental context different from the present one (lower atmospheric CO2, different seasonality). This study shows temperature generally cooler than present one in southern China, but a significant warming was found over Mongolia, and a slightly higher in northeast China. Precipitation was generally higher than today in southern, northeast China, and northern Mongolia, but lower or similar to today in northwest China and north China. Enhanced EAM was then found in the southern half of China and in northeast China.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».