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Enregistrement W2138894985 · doi:10.1130/g31208.1

Early to Middle Miocene monsoon climate in Australia

2010· article· en· W2138894985 sur OpenAlexaff
Nicholas Herold, Matthew Huber, David R. Greenwood, R. Dietmar Müller, Maria Seton

Notice bibliographique

RevueGeology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyMonsoonClimatologyOceanographyEast Asian MonsoonPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present-day Australian monsoon delivers substantial moisture to the northern regions of a predominantly arid continent. However, the pre-Quaternary history of the Australian monsoon is poorly constrained due to sparse and often poorly dated paleoclimate proxy evidence. Sedimentological and paleontological data suggest that warm, humid, and seasonal environments prevailed in central and north Australia during the Miocene, though it is unclear whether these were products of the Australian monsoon. We perform a series of sensitivity experiments using an atmospheric general circulation model, combined with an offline equilibrium vegetation model, to quantitatively constrain the areal extent of the Miocene monsoon. Our results suggest a weaker than modern monsoon climate during the Miocene. This result is insensitive to atmospheric CO2, although somewhat sensitive to vegetation interactions and the presumed distribution of inland water bodies. None of our Miocene experiments exhibit precipitation rates greater than modern over north Australia, in disagreement with paleoclimate record interpretations. Vegetation modeling indicates that inferred precipitation values from fossil flora and fauna could only support Miocene vegetation patterns if atmospheric CO2 was twice the modern concentration. This suggests that elevated CO2 was critical for sustaining Miocene vegetation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations69
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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