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Enregistrement W2765433857 · doi:10.1002/2016pa003057

The Role of Uncertainty in Estimating Lead/Lag Relationships in Marine Sedimentary Archives: A Case Study From the Tropical Pacific

2017· article· en· W2765433857 sur OpenAlexaff
Deborah Khider, S. Ahn, L. E. Lisiecki, Charles E. Lawrence, Markus Kienast

Notice bibliographique

RevuePaleoceanography · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri Lanka
Mots-clésProxy (statistics)PaleoclimatologySedimentary rockClimatologyGeologyClimate changeLagEnvironmental scienceOceanographyPaleontologyStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the mechanisms behind any changes in the climate system often requires establishing the timing of events imprinted on the geological record. However, these proxy records are prone to large uncertainties, which may preclude meaningful conclusions about the relative timing of events. In this study, we put forth a framework to estimate the uncertainty in phase relationships inferred from marine sedimentary records. The novelty of our method lies in the accounting of the various sources of uncertainty inherent to paleoclimate reconstruction and timing analysis. Specifically, we use a Monte Carlo process allowing sampling of possible realizations of the time series as functions of uncertainties in time, the climate proxy, and the identification of the termination timing. We then apply this technique to 15 published sea surface temperature records from the equatorial Pacific to evaluate whether we observed any significant changes in the termination timing between the east and the west. We find that the uncertainty on the relative timing estimates is on the order of several thousand years and mainly stems from age model uncertainty (90%). However, even small differences in mean termination timings can be detected with a sufficiently large number of samples. Improvements in the dating of sediment records provide an opportunity to reduce uncertainty in studies of this kind.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,233 · 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'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'admission1
Résumé présentoui

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