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Enregistrement W2140262477 · doi:10.1002/jqs.1254

Rapid Lateglacial tree population dynamics and ecosystem changes in the eastern Baltic region

2009· article· en· W2140262477 sur OpenAlexaff
Maija Heikkilä, Sonia L. Fontana, Heikki Seppä

Notice bibliographique

RevueJournal of Quaternary Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesVeski
Mots-clésMacrofossilYounger DryasTundraHolocenePopulationEcologyPhysical geographyTree lineGeographyPollenGeologyClimate changeEcosystemBiologyArchaeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A growing body of evidence implies that the concept of 'treeless tundra' in eastern and northern Europe fails to explain the rapidity of Lateglacial and postglacial tree population dynamics of the region, yet the knowledge of the geographic locations and shifting of tree populations is fragmentary. Pollen, stomata and plant macrofossil stratigraphies from Lake Kurjanovas in the poorly studied eastern Baltic region provide improved knowledge of ranges of north‐eastern European trees during the Lateglacial and subsequent plant population responses to the abrupt climatic changes of the Lateglacial/Holocene transition. The results prove the Lateglacial presence of tree populations (Betula, Pinus and Picea) in the eastern Baltic region. Particularly relevant is the stomatal and plant macrofossil evidence showing the local presence of reproductive Picea populations during the Younger Dryas stadial at 12 900–11 700 cal. a BP, occurring along with Dryas octopetala and arctic herbs, indicating semi‐open vegetation. The spread of Pinus–Betula forest at ca. 14 400 cal. a BP, the rise of Picea at ca. 12 800 cal. a BP and the re‐establishment of Pinus–Betula forest at ca. 11 700 cal. a BP within a span of centuries further suggest strikingly rapid, climate‐driven ecosystem changes rather than gradual plant succession on a newly deglaciated land. Copyright © 2009 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations103
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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