MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2181947216 · doi:10.1139/e08-036

Low- and high-frequency climate variability in eastern Beringia during the past 25 000 yearsThis article is one of a series of papers published in this Special Issue on the theme <i>Polar Climate Stability Network</i>.

2008· article· en· W2181947216 sur OpenAlexaffvenue
André Viau, Konrad Gajewski, Michael Sawada, Joan Bunbury

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Earth Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeringiaHoloceneGlacial periodPrecipitationClimate changeSeries (stratigraphy)ClimatologyGeologyPollenPhysical geographyGeographyPaleontologyOceanographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present new temperature and precipitation reconstructions for the past 25 000 cal. years BP from across eastern Beringia based on a network of pollen diagrams, an updated modern pollen calibration database, and an improved methodology using the modern analogue technique (MAT). Time series show July temperatures were around 4 °C lower during full glacial and January temperatures were about 2 °C lower than present. Annual temperatures rose beginning around 16 000 cal. years BP, reaching a maximum around 12 000 cal. year BP. The warming was more rapid in southern Beringia. Annual precipitation varied by 250 mm during the past 25 000 cal. years BP. Maps of reconstructed precipitation patterns show increasingly drier conditions since 12 000 cal. years BP. that vary regionally, suggesting Holocene atmospheric circulation changes at multiple time and space scales. Orbitally forced seasonality changes during the late glacial and early Holocene resulted in reversed seasonal temperature reconstructions due to methodological constraints using the MAT and (or) non-analogue conditions. The magnitude of millennial-scale climate variability in this region was greater during the last glacial and late glacial periods than during the past 8000 years.

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)0,001
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations76
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Earth SciencesMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207