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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 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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