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Enregistrement W2473060411 · doi:10.1002/2016gc006400

Late‐Pleistocene precipitation δ<sup>18</sup>O interpolated across the global landmass

2016· article· en· W2473060411 sur OpenAlexaff
Scott Jasechko

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Geophysics Geosystems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleistoceneGlacial periodGeologyHoloceneInterglacialNorthern HemispherePrecipitationPhysical geographyDeglaciationClimate changeIce sheetEarly PleistocenePaleontologyClimatologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Global water cycles, ecosystem assemblages, and weathering rates were impacted by the ∼4°C of global warming that took place over the course of the last glacial termination. Fossil groundwaters can be useful indicators of late‐Pleistocene precipitation isotope compositions, which, in turn, can help to test hypotheses about the drivers and impacts of glacial‐interglacial climate changes. Here, a global catalog of 126 fossil groundwater records is used to interpolate late‐Pleistocene precipitation δ18O across the global landmass. The interpolated data show that extratropical late‐Pleistocene terrestrial precipitation was near uniformly depleted in 18O relative to the late Holocene. By contrast, tropical δ18O responses to deglacial warming diverged; late‐Pleistocene δ18O was higher‐than‐modern across India and South China but lower‐than‐modern throughout much of northern and southern Africa. Groundwaters that recharged beneath large northern hemisphere ice sheets have different Holocene‐Pleistocene δ18O relationships than paleowaters that recharged subaerially, potentially aiding reconstructions of englacial transport in paleo ice sheets. Global terrestrial late‐Pleistocene precipitation δ18O maps may help to determine 3‐D groundwater age distributions, constrain Pleistocene mammal movements, and better understand glacial climate dynamics.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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