Spatial patterns of pollen deposition in arctic snow
Notice bibliographique
Résumé
The pollen content of 77 snow samples, collected at 41 sites in the Canadian Arctic, the adjacent Arctic Ocean and Greenland can be used to identify source regions that produced the assemblages. The major vegetation zones of northern Canada produce distinctive pollen assemblages, and principal components analysis (PCA) indicate that these assemblages are retained even in snow on the sea ice surface. It is shown that pollen percentages and concentrations are related to the density of the regional vegetation and to the distance to the source of more productive regions. Because the pollen grains may be transported for great distances (even to the central regions of the Arctic Ocean), they may be used to indicate the source of that pollen and the trajectory of the air masses that carried and deposited them. Pine is particularly valuable in this sense because it has longer trajectories than other tree pollen. For example, there are indications of “over‐the‐pole” transport of pollen from higher pine pollen concentrations at the North Pole than on northern Ellesmere Island. Pollen concentrations of certain taxa change significantly at ∼75°N, north of which the concentrations become lower, thereby suggesting that there is a climatic boundary at that latitude. Therefore it would appear that studies of the concentration of pollen in snow have the potential for determining past and present characteristics of atmospheric circulation and also for helping in the development and interpretation of paleoenvironmental records in regions without vegetation, such as ice caps.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».