Understanding the Middle Miocene Climatic Optimum: Evaluation of Deuterium Values (δD) Related to Precipitation and Temperature
Notice bibliographique
Résumé
The Middle Miocene Climate Optimum was a unique warming period in the Earth’s geologic history, when a high global mean annual temperature was accompanied by a relatively low global CO2 concentration. Hydrogen isotopic signals (specifically molecular δD, the ratio of deuterium to hydrogen) from lipids of fossils and sediments offer intrinsic insights into precipitation of ancient climates. Using samples collected from known Middle Miocene deposits, we measured δD of n-alkanes extracted from well-preserved plant and sediment samples from varying latitudes across the Northern Hemisphere, and then analyzed the data through a zonally averaged precipitation and evaporation climate model. The reduced latitudinal temperature gradient with warm polar regions during the Middle Miocene was also contrarily coupled with a small variance in latitudinal meteoric water composition and precipitation. With our latitudinally variant sample locations (ranging from 24°N in Xianfeng, China, to 74°N in Banks Island, Canada), we developed a one-dimensional model in which we assessed evaporation and precipitation gradients throughout the Northern Hemisphere. Ultimately, we used the latitudinal distribution of δD to better constrain the atmospheric conditions during the Middle Miocene Climatic Optimum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».