A Late Miocene to Late Pleistocene Reconstruction of Precipitation Isotopes and Climate From Hydrated Volcanic Glass Shards and Biomarkers in Central Alaska and Yukon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Pliocene (5.3–2.6 Ma), an epoch with periods of climatic warmth and possible analogue for the future, has been well‐characterized globally by marine geochemical proxies. However, far less is known about Pliocene warmth at continental high latitudes, where the greatest impacts of warming are expected. This study seeks to better characterize the Pliocene climate of central Alaska and Yukon based on a reconstruction of the stable hydrogen isotope composition of precipitation relative to modern (ΔδD precip ) preserved in volcanic glass shards, a proxy for mean air temperature. The studied tephras are from a regional suite of outcrops that, when assembled into a composite record of ΔδD precip , can be used to resolve broad trends during the late Miocene (6.7–5.86 Ma, n = 5), Pliocene (5.08–2.81 Ma, n = 7), and late Pleistocene (0.74–0.03 Ma, n = 3). These trends indicate that Pliocene ΔδD precip estimates were generally more enriched in heavy isotopes than the latest Miocene, Pleistocene, and modern intervals. ΔδD precip is likely influenced by changes in regional boundary conditions including orographic barriers, depositional environments, and ocean‐atmospheric circulation, but ΔδD precip trends are most consistent with reconstructed temperatures from Yukon‐Alaska and North Pacific marine records. As such, this record appears predominantly sensitive to regional climate. Furthermore, qualitative temperature inferences from branched‐chain glycerol dialkyl glycerol tetraethers (brGDGTs) from four of our sites dating between 2.91 and 6.17 Ma corroborate elevated temperatures during the early Pliocene. Overall, this study demonstrates the viability of volcanic glass δD as a proxy for ΔδD precip and late Cenozoic climate change in this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».