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Enregistrement W2160212955 · doi:10.1073/pnas.1211485110

Filling the Eastern European gap in millennium-long temperature reconstructions

2013· article· en· W2160212955 sur OpenAlexaff
Ulf Büntgen, Tomáš Kyncl, Christian Ginzler, David S. Jacks, Jan Esper, Willy Tegel, Karl‐Uwe Heußner, Josef Kyncl

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentennialLate 19th centuryDendrochronologyGeographyPhysical geographyClimatologyClimate changePlague (disease)DendroclimatologyArchaeologyGeologyPeriod (music)Oceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tree ring-based temperature reconstructions form the scientific backbone of the current global change debate. Although some European records extend into medieval times, high-resolution, long-term, regional-scale paleoclimatic evidence is missing for the eastern part of the continent. Here we compile 545 samples of living trees and historical timbers from the greater Tatra region to reconstruct interannual to centennial-long variations in Eastern European May-June temperature back to 1040 AD. Recent anthropogenic warming exceeds the range of past natural climate variability. Increased plague outbreaks and political conflicts, as well as decreased settlement activities, coincided with temperature depressions. The Black Death in the mid-14th century, the Thirty Years War in the early 17th century, and the French Invasion of Russia in the early 19th century all occurred during the coldest episodes of the last millennium. A comparison with summer temperature reconstructions from Scandinavia, the Alps, and the Pyrenees emphasizes the seasonal and spatial specificity of our results, questioning those large-scale reconstructions that simply average individual sites.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations133
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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