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Enregistrement W2397210500 · doi:10.3390/geosciences6020026

Paleolimnology as a Tool to Achieve Environmental Sustainability in the Anthropocene: An Overview

2016· article· en· W2397210500 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeosciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropocenePaleolimnologySustainabilityEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEnvironmental planningClimate changeGeologyOceanographyEcologyPaleontologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lacustrine sediment accumulation provides meaningful and diverse long-term records of environmental change. This overview highlights the usefulness of the paleolimnological approach in evaluating the magnitude and direction of human-induced environmental change in lakes and their catchments. Because of the services they provide, freshwater ecosystems have always been significantly affected by human activities. However, the rate and extent of human-induced change in continental freshwaters and their catchments has considerably increased since the beginning of industrialization (mid-18th century), and are even more pronounced since the advent of the “Great Acceleration” (since the mid-20th century). Global change, including climate and landscape changes, loss of biodiversity, species introductions and the spread of pollutants, leave traces in lake sediment archives that provide valuable long-term information with which to evaluate and quantify past environmental changes. This paper outlines how the knowledge gleaned from an interdisciplinary paleolimnological approach can benefit the development of mitigation and adaptation measures to current global change at various latitudes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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