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Enregistrement W2970335361 · doi:10.1130/g46507.1

Early start of 20th-century Arctic sea-ice decline recorded in Svalbard coralline algae

2019· article· en· W2970335361 sur OpenAlexafffund
Steffen Hetzinger, Jochen Halfar, Zoltán Zajacz, Max Wisshak

Notice bibliographique

RevueGeology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSea iceOceanographyArctic ice packArctic sea ice declineArcticGeologyAntarctic sea iceCryosphereClimatologyClimate changePhysical geographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The fast decline of Arctic sea ice is a leading indicator of ongoing global climate change and is receiving substantial public and scientific attention. Projections suggest that Arctic summer sea ice may virtually disappear within the course of the next 50 or even 30 yr with rapid Arctic warming. However, limited observational records and lack of annual-resolution marine sea-ice proxies hamper the assessment of long-term changes in sea ice, leading to large uncertainties in predictions of its future evolution under global warming. Here, we use long-lived encrusting coralline algae that strongly depend on light availability as a new in situ proxy to reconstruct past variability in the duration of seasonal sea-ice cover. Our data represent the northernmost annual-resolution marine sea-ice reconstruction to date, extending to the early 19th century off Svalbard. Algal records show that the decreasing trend in sea-ice cover in the high Arctic had already started at the beginning of the 20th century, earlier than previously reported from sea-ice reconstructions based on terrestrial archives. Our data further suggest that, although sea-ice extent varies on multidecadal time scales, the lowest sea-ice values within the past 200 yr occurred at the end of the 20th century.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0060,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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