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Enregistrement W2575838082 · doi:10.1016/j.gca.2017.01.038

Introducing global peat-specific temperature and pH calibrations based on brGDGT bacterial lipids

2017· article· en· W2575838082 sur OpenAlexfundno aff
B. David A. Naafs, Gordon N. Inglis, Yanhong Zheng, Matt Amesbury, Harald Biester, Richard Bindler, Jerome Blewett, Mark Burrows, Dennis Del Castillo Torres, Frank M. Chambers, Arthur D. Cohen, Richard P. Evershed, Sarah J. Feakins, Mariusz Gałka, Angela Gallego‐Sala, Laure Gandois, Dennis M. Gray, Patrick G. Hatcher, Eurídice N. Honorio Coronado, Paul Hughes, Arnaud Huguet, Mari Könönen, Fatima Laggoun‐Défarge, Outi Lähteenoja, Mariusz Lamentowicz, Rob Marchant, Erin L. McClymont, Xabier Pontevedra‐Pombal, Camilo Ponton, Ali Pourmand, Anthony M. Rizzuti, Line Rochefort, Judith Schellekens, François De Vleeschouwer, Richard D. Pancost

Notice bibliographique

RevueGeochimica et Cosmochimica Acta · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueNatural Environment Research CouncilLabexConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Natural Science Foundation of ChinaSight Research UKAgence Nationale de la RechercheLabex DRIIHM
Mots-clésPeatEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Analysis of brGDGT distributions in global peat dataset. • Correlation of brGDGT distributions with peat pH and mean annual air temperature. • Development of peat-specific temperature and pH proxies. Glycerol dialkyl glycerol tetraethers (GDGTs) are membrane-spanning lipids from Bacteria and Archaea that are ubiquitous in a range of natural archives and especially abundant in peat. Previous work demonstrated that the distribution of bacterial branched GDGTs (brGDGTs) in mineral soils is correlated to environmental factors such as mean annual air temperature (MAAT) and soil pH. However, the influence of these parameters on brGDGT distributions in peat is largely unknown. Here we investigate the distribution of brGDGTs in 470 samples from 96 peatlands around the world with a broad mean annual air temperature (−8 to 27 °C) and pH (3–8) range and present the first peat-specific brGDGT-based temperature and pH calibrations. Our results demonstrate that the degree of cyclisation of brGDGTs in peat is positively correlated with pH, pH = 2.49 × CBT peat + 8.07 ( n = 51, R 2 = 0.58, RMSE = 0.8) and the degree of methylation of brGDGTs is positively correlated with MAAT, MAAT peat (°C) = 52.18 × MBT 5me ′ − 23.05 ( n = 96, R 2 = 0.76, RMSE = 4.7 °C). These peat-specific calibrations are distinct from the available mineral soil calibrations. In light of the error in the temperature calibration (∼4.7 °C), we urge caution in any application to reconstruct late Holocene climate variability, where the climatic signals are relatively small, and the duration of excursions could be brief. Instead, these proxies are well-suited to reconstruct large amplitude, longer-term shifts in climate such as deglacial transitions. Indeed, when applied to a peat deposit spanning the late glacial period (∼15.2 kyr), we demonstrate that MAAT peat yields absolute temperatures and relative temperature changes that are consistent with those from other proxies. In addition, the application of MAAT peat to fossil peat (i.e. lignites) has the potential to reconstruct terrestrial climate during the Cenozoic. We conclude that there is clear potential to use brGDGTs in peats and lignites to reconstruct past terrestrial climate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations307
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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