Alkenone paleothermometry in the North Atlantic: A review and synthesis of surface sediment data and calibrations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite a clear correlation of alkenone unsaturation and sea surface temperatures (SST) throughout most parts of the ocean, scatter of the regression for various calibration equations has been shown to increase significantly at low SSTs. In this study, we combine previously published (n = 101) and new (n = 51) surface sediment data from the northern North Atlantic to constrain uncertainties of alkenone paleothermometry at low SSTs and to discuss possible sources of the increased scatter in the regression. The correlation between alkenone unsaturation and SSTs is strongest, in particular at the cold end (SSTs < 10°C), when the tetra‐unsaturated alkenones (C37:4) are included in the unsaturation index (expressed as ) and regressed against spring‐summer temperature. Surface ocean salinity and sea ice cover are not correlated with per se. However, samples located in regions of permanent winter sea ice cover exhibit a significant warm bias. Deviation from the linear regression is posited to be related to a number of additional non‐exclusive factors, such as advection of allochthonous material, local temperature stratification, and uncertainty in the absolute age of surface sediment samples assumed to be equivalent to modern conditions. We conclude that alkenone unsaturation allows accurate reconstruction of SST records from many regions of the North Atlantic if the factors confounding alkenone paleothermometry detailed here can be excluded.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».