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Enregistrement W2610358958 · doi:10.1130/g39002.1

Middle Eocene CO<sub>2</sub>and climate reconstructed from the sediment fill of a subarctic kimberlite maar

2017· article· en· W2610358958 sur OpenAlexafffundabout
Alexander P. Wolfe, Alberto V. Reyes, Dana L. Royer, David R. Greenwood, Gabriela Doria, Mary Gagen, Peter A. Siver, John A. Westgate

Notice bibliographique

RevueGeology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrandon UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésSubarctic climatePaleoclimatologyMaarGeologyKimberlitePrecipitationSedimentTemperate climateClimate changeClimatologyPaleontologyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eocene paleoclimate reconstructions are rarely accompanied by parallel estimates of CO 2 from the same locality, complicating assessment of the equilibrium climate response to elevated CO 2 .We reconstruct temperature, precipitation, and CO 2 from latest middle Eocene (ca.38 Ma) terrestrial sediments in the posteruptive sediment fill of the Giraffe kimberlite in subarctic Canada.Mutual climatic range and oxygen isotope analyses of botanical fossils reveal a humidtemperate forest ecosystem with mean annual temperatures (MATs) more than 17 C warmer than present and mean annual precipitation ~4 present.Metasequoia stomatal indices and gas-exchange modeling produce median CO 2 concentrations of ~630 and ~430 ppm, respectively, with a combined median estimate of ~490 ppm.Reconstructed MATs are more than 6 C warmer than those produced by Eocene climate models forced at 560 ppm CO 2 .Estimates of regional climate sensitivity, expressed as MAT per CO 2 doubling above preindustrial levels, converge on a value of ~13 C, underscoring the capacity for exceptional polar amplification of warming and hydrological intensification under modest CO 2 concentrations once both fast and slow feedbacks become expressed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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