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Enregistrement W2127446351 · doi:10.1002/jqs.659

Dinoflagellate cyst assemblages as tracers of sea‐surface conditions in the northern North Atlantic, Arctic and sub‐Arctic seas: the new ‘<i>n</i> = 677’ data base and its application for quantitative palaeoceanographic reconstruction

2001· article· en· W2127446351 sur OpenAlexaffabout
Anne de Vernal, Maryse Henry, Jens Matthießen, P J Mudie, André Rochon, K. P. Boessenkool, Frédérique Eynaud, Kari Grøsfjeld, Joël Guiot, Dominique Hamel, Rex Harland, Martin J. Head, Martina Kunz‐Pirrung, Elisabeth Levac, Virginie Loucheur, Odile Peyron, Vera Pospelova, Taoufik Radi, Jean‐Louis Turon, E. P. Voronina

Notice bibliographique

RevueJournal of Quaternary Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDalhousie UniversityGeological Survey of CanadaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDinocystArcticOceanographyGeologySalinityDinoflagellateSea surface temperatureSea iceTemperature salinity diagramsArctic dipole anomalyArctic ice packClimatologyPhysical geographyGeographyAntarctic sea icePalynologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The distribution of dinoflagellate cyst (dinocyst) assemblages in surface sediment samples from 677 sites of the northern North Atlantic, Arctic and sub‐Arctic seas is discussed with emphasis on the relationships with sea‐surface parameters, including sea‐ice cover, salinity and temperature of the coldest and warmest months. Difficulties in developing a circum‐Arctic data base include the morphological variation within taxa (e.g. Operculodinium centrocarpum, Islandinium? cezare and Polykrikos sp.), which probably relate to phenotypic adaptations to cold and/or low salinity environments. Sparse hydrographical data, together with large interannual variations of temperature and salinity in surface waters of Arctic seas constitute additional limitations. Nevertheless, the use of the best‐analogue technique with this new dinocyst data base including 677 samples permits quantitative reconstruction of sea‐surface conditions at the scale of the northern North Atlantic and the Arctic domain. The error of prediction calculated from modern assemblages is ±1.3 °C and ±1.8 °C for the temperature of February and August, respectively, ±1.8 for the salinity, and ±1.5 months yr−1 for the sea‐ice cover. Application to late Quaternary sequences from the western and eastern subpolar North Atlantic (Labrador Sea and Barents Sea) provide reconstructions compatible with those obtained using the previous dinocyst data base (n = 371), which mainly included modern data from the northern North Atlantic. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations341
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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