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Enregistrement W2154077464 · doi:10.5194/cp-11-1153-2015

A millennial summer temperature reconstruction for northeastern Canada using oxygen isotopes in subfossil trees

2015· article· en· W2154077464 sur OpenAlexaffabout
M. Naulier, Martine M. Savard, Christian Bégin, Fabio Gennaretti, Dominique Arseneault, José Carlos Marion, Antoine Nicault, Yves Bégin

Notice bibliographique

RevueClimate of the past · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiGeological Survey of CanadaNatural Resources CanadaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubfossilδ18OPhysical geographyBayClimatologyClimate changePeriod (music)BorealArcticIsotopes of oxygenPaleoclimatologyDendrochronologySeries (stratigraphy)GeologyGeographyHoloceneOceanographyStable isotope ratioPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Climatic reconstructions for northeastern Canada are scarce such that this area is under-represented in global temperature reconstructions. To fill this lack of knowledge and identify the most important processes influencing climate variability, this study presents the first summer temperature reconstruction for eastern Canada based on a millennial oxygen isotopic series (δ18O) from tree rings. For this purpose, we selected 230 well-preserved subfossil stems from the bottom of a boreal lake and five living trees on the lakeshore. The sampling method permitted an annually resolved δ18O series with a replication of five trees per year. The June to August maximal temperature of the last millennium has been reconstructed using the statistical relation between Climatic Research Unit (CRU TS3.1) and δ18O data. The resulting millennial series is marked by the well-defined Medieval Climate Anomaly (MCA; AD 1000–1250), the Little Ice Age (AD 1450–1880) and the modern period (AD 1950–2010), and an overall average cooling trend of −0.6 °C millennium−1. These climatic periods and climatic low-frequency trends are in agreement with the only reconstruction available for northeastern Canada and others from nearby regions (Arctic, Baffin Bay) as well as some remote regions like the Canadian Rockies or Fennoscandia. Our temperature reconstruction indicates that the Medieval Climate Anomaly was characterized by a temperature range similar to the one of the modern period in the study region. However, the temperature increase during the last 3 decades is one of the fastest warming observed over the last millennium (+1.9 °C between 1970–2000). An additional key finding of this research is that the coldest episodes mainly coincide with low solar activities and the extremely cold period of the early 19th century has occurred when a solar minimum was in phase with successive intense volcanic eruptions. Our study provides a new perspective unraveling key mechanisms that controlled the past climate shifts in northeastern Canada.

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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,119

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations48
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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