Tree-ring based reconstruction of mean maximum temperatures since AD 1829
Notice bibliographique
Résumé
The correlation between tree-ring widths and climate was developed using Pinus sylvestris var. mongolica after which mean maximum temperatures of June–July since 1829 were reconstructed. Results show that the transfer function of temperature explains more than 40% of the variance and that the reconstruction sequence was consistent with several reconstructed temperature variations in the region. Over the past 181 years, climate in the region has undergone eight distinct low temperature and eight high temperature periods. A high temperature period in the 1920s to 1930s is consistent with a drought that occurred in most regions of northern China. Periods of drought in the 1870s were also identified. There was no significant increase or decrease in mean maximum June–July temperatures over the last 181 years, although since the 1950s temperatures have increased gradually. A warming trend has become more pronounced since the early 1990s but temperature levels are not significantly higher than those of the 1850s. A multi-taper spectral analysis shows that there are significant periodicities of 2.4, 2.8, 4.9, 5.1 and 21.3 years in the sequence of reconstructed temperatures. Temperatures were also affected by global climate events and solar activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».