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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».