Modelling the effects of CO2 on C3 and C4 grass competition during the mid-Pleistocene transition in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Palaeoenvironmental reconstructions of the interior of South Africa show a wetter environment than today and a non-analogous vegetation structure in the Early Pleistocene. This includes the presence of grasses following both C3 and C4 photosynthetic pathways, whereas C3 grasses decline after the mid-Pleistocene transition (MPT, c. 1.2–0.8 Ma). However, the local terrestrial proxy record cannot distinguish between the potential drivers of these vegetation changes. In this study we show that low glacial CO2 levels, similar to those at the MPT, lead to the local decline of C3 grasses under conditions of decreased water availability, using a vegetation model (LPX) driven by Atmosphere–Ocean coupled General Climate Model climate reconstructions. We modelled vegetation for glacial climates under different levels of CO2 and fire regimes and find evidence that a combination of low CO2 and changed seasonality is driving the changes in grass cover, whereas fire has little influence on the ratio of C3:C4 grasses. Our results suggest the prevalence of a less vegetated landscape with limited, seasonal water availability, which could potentially explain the much sparser mid-Pleistocene archaeological record in the southern Kalahari.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».