Relative pollen productivity estimates and changes in Holocene vegetation cover in the deciduous forest of southeastern Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Regional Estimates of VEgetation Abundance from Large Sites (REVEALS) model was used to quantify Holocene changes in vegetation cover in the deciduous forest of southeastern Quebec, Canada. The Extended R-Value (ERV) model was used to obtain relative pollen productivity estimates (PPEs) for eight tree taxa and to determine the relevant source area of pollen (RSAP) for lakes in this ecosystem. Modern vegetation was estimated using pollen data from 16 small (<0.5 km2) lakes and a species-level vegetation survey of southern Quebec. The RSAP was estimated to be within 1600 m of the lakes. Tsuga, Fagus, and Quercus were the most productive taxa, and Populus and Acer were the lowest. Reconstructed changes in absolute vegetation cover show a high abundance of Picea followed by Populus in the early Holocene. The reconstructed values for Populus suggest that it was widely distributed across the landscape. Abies and Acer were dominant on the landscape during the late to mid-Holocene, and an increase in Picea during the Neoglacial is more significant than in percentage diagrams. The REVEALS results provide estimates of land-cover change that are more realistic and informative than the use of pollen percentages alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».