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Enregistrement W3087364100 · doi:10.1038/s41467-020-18478-6

Global temperature modes shed light on the Holocene temperature conundrum

2020· article· en· W3087364100 sur OpenAlexaff
Jürgen Bader, Johann Jungclaus, N. A. Krivova, Stephan Lorenz, Amanda C. Maycock, Thomas Raddatz, Hauke Schmidt, Matthew Toohey, Chi‐Ju Wu, Martin Claußen

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsches Klimarechenzentrum
Mots-clésHoloceneGlobal coolingClimatologyGlobal warmingClimate changeGlobal temperatureProxy (statistics)Mode (computer interface)Environmental sciencePaleoclimatologyMean radiant temperatureClimate modelGeologyGlobal changeArcticAtmospheric sciencesOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reconstructions of the global mean annual temperature evolution during the Holocene yield conflicting results. One temperature reconstruction shows global cooling during the late Holocene. The other reconstruction reveals global warming. Here we show that both a global warming mode and a cooling mode emerge when performing a spatio-temporal analysis of annual temperature variability during the Holocene using data from a transient climate model simulation. The warming mode is most pronounced in the tropics. The simulated cooling mode is determined by changes in the seasonal cycle of Arctic sea-ice that are forced by orbital variations and volcanic eruptions. The warming mode dominates in the mid-Holocene, whereas the cooling mode takes over in the late Holocene. The weighted sum of the two modes yields the simulated global temperature trend evolution. Our findings have strong implications for the interpretation of proxy data and the selection of proxy locations to compute global mean temperatures.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations187
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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