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Enregistrement W2612007362 · doi:10.12789/geocanj.2017.44.116

PoLAR-FIT: Pliocene Landscapes and Arctic Remains—Frozen in Time

2017· article· en· W2612007362 sur OpenAlexafffundvenue
John Gosse, Ashley P. Ballantyne, Joel Barker, Adam Csank, Tamara Fletcher, G. Grant, David R. Greenwood, R. D. E. MacPhee, Natalia Rybczynski

Notice bibliographique

RevueGeoscience Canada · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensCanadian Museum of NatureBrandon UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie UniversityOhio State UniversityUniversity of AlbertaUniversity of MontanaNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésArcticPhysical geographyThe arcticBiodiversityPermafrostGeographyGeologyEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This short summary presents selected results of an ongoing investigation into the feedbacks that contribute to amplified Arctic warming. The consequences of warming for Arctic biodiversity and landscape response to global warmth are currently being interpreted. Arctic North American records of large-scale landscape and paleoenvironmental change during the Pliocene are exquisitely preserved and locked in permafrost, providing an opportunity for paleoenvironmental and faunal reconstruction with unprecedented quality and resolution. During a period of mean global temperatures only ~2.5°C above modern, the Pliocene molecular, isotopic, tree-ring, paleofaunal, and paleofloral records indicate that the high Arctic mean annual temperature was 11°C–19°C above modern values, pointing to a much shallower latitudinal temperature gradient than exists today. It appears that the intense Neogene warming caused thawing and weathering to liberate sediment and create a continuous and thick (>2.5 km in places) clastic wedge from at least Banks Island to Meighen Island to form a coastal plain that provided a highway for camels and other mammals to migrate and evolve in the high Arctic. In this summary we highlight the opportunities that exist for research on these and related topics with the PoLAR-FIT community.RÉSUMÉCe bref résumé présente les résultats choisis d'une enquête en cours sur les déclencheurs qui contribuent à l’amplification du réchauffement de l'Arctique. Les conséquences du réchauffement sur la biodiversité arctique et de la réponse du paysage au réchauffement climatique sont en cours d’être interprété. Des dossiers nord-américains de paysage à grande échelle et le changement paléoenvironnementales durant le Pliocène sont exceptionnellement préservés et scellées dans un état de congélation qui fournissant une occasion pour la reconstruction paléoenvironnementale et faunistique avec une qualité et une résolution sans précédent. Pendent une période de réchauffement global seulement ~2,5°C au-dessus de moderne les dossiers, moléculaire, isotopique, annaux de croissance, paléofaunistique et paléovégétation indiquent que l'Arctique a connu une augmentation de la température annuelle moyenne de 11°C–19°C au-dessus de moderne, en montrant un inferieur gradient de température latitudinal qu'aujourd'hui. Il semble que le réchauffement intense pendent le Néogène a provoqué la décongélation et erosion pour libérer les sédiments et créer une plaine côtière continuel et épaisse (> 2,5 km dans lieux) qui a fourni une route pour les chameaux et autres mammifères pour migrer et évoluer dans l’Haut-Arctique. Dans ce résumé, nous soulignons les opportunités qui existent pour la recherche sur ces sujets et les sujets connexes avec la communauté PoLAR-FIT.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,616

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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