Leaf Margin Analysis: Taphonomic Constraints
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Leaf margin analysis (LMA), which is based on a correlation between the proportion of woody dicot species with non-toothed leaf margins and mean annual temperature, has been promoted as a tool for estimating mean annual temperature (MAT) from fossil-leaf assemblages. The original LMA calibration was based on East Asian mesic vegetation, and substantially the same relationship has been shown for other geographical regions, including Australian mesic vegetation. In this report, taphonomic effects are assessed using autochthonous samples from extant Australian forests for sites ranging from tropical lowland rainforest and monsoonal deciduous woodland to temperate rainforest with and without emergent Eucalyptus, and for parautochthonous and allochthonous (i.e., streambed) leaf accumulations. MAT was estimated within the binomial sampling error of the estimate for 27 of 30 (90%) of the test sites, and was found to underestimate MAT systematically when applied to streambed leaf assemblages. This result may reflect the streamside bias detected in recent studies of tropical forests in South America. Sites where MAT was overestimated are of low species richness (<10 spp.).
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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 | 0,000 | 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) | 0,026 | 0,008 |
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 découle