The effect of 135,000 years of changing climate on the global landscape
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The previous chapter provided a general review of the changing climate on Earth during, and subsequent to, the last but one glacial maximum. We reviewed proxy evidence and climate model simulations, particularly focusing on a recently completed 122,000-year transient or time-series simulation prepared for this book. In this chapter we examine the impact of that changing climate on the landscapes in which early humans lived and subsequently migrated. Of particular interest are the effects on vegetation. Vegetation provides fodder that promotes game populations and various vegetable, fruit and cereal crops for humans. Its absence implies deserts that can act as barriers to habitation and migration. In this chapter we again use proxy evidence combined with UVic Earth system climate model (UVic ESCM) simulation results, particularly the 122,000-year time series, to ascertain changing vegetation over the LGC. The UVic ESCM consists of a three-dimensional (3D) ocean general circulation model coupled to a dynamic–thermodynamic sea-ice model, an ocean carbon-cycle model, a dynamic energy-moisture balance atmosphere model, a land-surface model and a terrestrial vegetation and carbon-cycle model (Ewen et al ., 2003; Matthews, Weaver, Eby et al ., 2003; Matthews, Weaver, Meissner et al ., 2003; Meissner et al ., 2003; Weaver et al ., 2001). As stated in the previous chapter, we also included changing land-ice extent and thickness in model simulations. The coupled vegetation component of the model defines the terrestrial biosphere in terms of soil carbon, five plant functional types (PFTs) and barren ground.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».