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Enregistrement W2782700418 · doi:10.1038/s41467-017-02695-7

Ice volume and climate changes from a 6000 year sea-level record in French Polynesia

2018· article· en· W2782700418 sur OpenAlexafffund
Nadine Hallmann, Gilbert Camoin, Anton Eisenhauer, A. Botella, Glenn A. Milne, Claude Vella, Elias Samankassou, Virginie Pothin, Philippe Dussouillez, Jules Fleury, Jan Fietzke

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSea levelIce coreGeologyIce sheetClimatologyGreenland ice sheetHoloceneOceanographyPhysical geographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mid- to late-Holocene sea-level records from low-latitude regions serve as an important baseline of natural variability in sea level and global ice volume prior to the Anthropocene. Here, we reconstruct a high-resolution sea-level curve encompassing the last 6000 years based on a comprehensive study of coral microatolls, which are sensitive low-tide recorders. Our curve is based on microatolls from several islands in a single region and comprises a total of 82 sea-level index points. Assuming thermosteric contributions are negligible on millennial time scales, our results constrain global ice melting to be 1.5-2.5 m (sea-level equivalent) since ~5500 years before present. The reconstructed curve includes isolated rapid events of several decimetres within a few centuries, one of which is most likely related to loss from the Antarctic ice sheet mass around 5000 years before present. In contrast, the occurrence of large and flat microatolls indicates periods of significant sea-level stability lasting up to ~300 years.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations61
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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