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Enregistrement W2594616905 · doi:10.1017/qua.2017.1

Pollen record of the centennial climate changes during 9–7 cal ka BP in the Changjiang (Yangtze) River Delta plain, China

2017· article· en· W2594616905 sur OpenAlexaff
Bing Song, Zhen Li, Houyuan Lü, Limi Mao, Yoshiki Saito, Sangheon Yi, Jaesoo Lim, Anqing Lu, Longbing Sha, Rui Zhou, Xinxin Zuo, Vera Pospelova

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalynologyPollenEvergreenHoloceneDeciduousClimate changePhysical geographyAbrupt climate changeGeologyDeltaClimatologyGlobal warmingOceanographyGeographyEcologyEffects of global warming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We reconstructed the centennial climate changes for the period of 9–7 cal ka BP in the upper region of the Changjiang (Yangtze) River Delta plain. A general warming and wetting trend from 8560 to 7220 cal yr BP was indicated by the decrease in Quercus (deciduous) and increases in Quercus (evergreen), Pinus , and Polypodiaceae spores. However, there were several brief climate fluctuations. A notable palynological change, from regional assemblages dominated by arboreal pollen to local assemblages mainly consisting of nonarboreal pollen, reflects climate fluctuations. The key indices of Quercus (deciduous), Pinus , herbs, fern spores, and palynological concentrations showed similar signs of centennial climate fluctuations. We suggest that the climate changes of the Dongge Cave and Yangtze River Delta regions were mainly affected by the East Asian summer monsoon (EASM) during the period of 9–7 cal ka BP. The general warming trend may be associated with an intensified EASM, and solar activity may be one of the important factors driving the centennial climate changes. The ~8.2 ka event was also recorded in the Yangtze River Delta region, which suggests that there was a close relationship between the EASM and Greenland climate during the early Holocene.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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