Implication of methodological uncertainties for mid-Holocene sea surface temperature reconstructions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present and examine a multi-sensor global compilation of mid-Holocene (MH) sea surface temperatures (SST), based on Mg/Ca and alkenone palaeothermometry and reconstructions obtained using planktonic foraminifera and organic-walled dinoflagellate cyst census counts. We assess the uncertainties originating from using different methodologies and evaluate the potential of MH SST reconstructions as a benchmark for climate-model simulations. The comparison between different analytical approaches (time frame, baseline climate) shows the choice of time window for the MH has a negligible effect on the reconstructed SST pattern, but the choice of baseline climate affects both the magnitude and spatial pattern of the reconstructed SSTs. Comparison of the SST reconstructions made using different sensors shows significant discrepancies at a regional scale, with uncertainties often exceeding the reconstructed SST anomaly. Apparent patterns in SST may largely be a reflection of the use of different sensors in different regions. Overall, the uncertainties associated with the SST reconstructions are generally larger than the MH anomalies. Thus, the SST data currently available cannot serve as a target for benchmarking model simulations. Further evaluations of potential subsurface and/or seasonal artifacts that may contribute to obscure the MH SST reconstructions are urgently needed to provide reliable benchmarks for model evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».