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Enregistrement W2766418456 · doi:10.1177/0959683617735583

Variations in precipitation in North America during the past 2000 years

2017· article· en· W2766418456 sur OpenAlexaff
Marco Ladd, A. E. Viau, RG Way, Konrad Gajewski, MC Sawada

Notice bibliographique

RevueThe Holocene · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealPeriod (music)PrecipitationClimatologyPhysical geographyTaigaPollenPaleoclimatologyGeologyGeographyOceanographyClimate changeArchaeologyEcologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a 2000-year pollen-based reconstruction of total annual precipitation (ANNP) for North America. Application of Local Indices of Spatial Association (LISA) permitted us to distinguish regional large-scale hydroclimate patterns from local site-specific conditions across North America during this time period. Century-scale filtered pollen-based reconstructions are more spatially coherent than unfiltered reconstructions, allowing for better identification of past hydroclimate patterns across North America. Similar spatial patterns dominated during both the ‘Medieval Warm Period’ (MWP; 950–1250 CE) and Roman Warm Period (RWP; 50 BCE–150 CE), although the MWP was generally drier than the RWP. In contrast, hydroclimate changes during Dark Ages Cold Period (DAC; 350–650 CE) and the ‘Little Ice Age’ (LIA; 1550–1850 CE) show opposing patterns across the western and eastern boreal region of North America. During warm periods, eastern and western boreal regions had similar moisture condition, whereas during cold periods, the eastern boreal region was relatively wet and the west was dry.

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)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,696

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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