Comparison between Blue Intensity (BI) and Maximum Latewood Density (MXD) tree-ring chronologies from the North American Boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
Tree ring-width (TRW) and Maximum Latewood Density (MXD) series have been largely used to develop high-resolution temperature reconstructions for the Northern Hemisphere. The divergence phenomenon, a weakening of the positive relationship between TRW and summer temperatures, has been observed particularly in northwestern North America chronologies. In contrast, MXD datasets have shown a more stable relationship with summer temperatures, but it is costly and labor-intensive to produce. Recently, methodological advances in image analyses have led to development of a less expensive and labor-intensive MXD proxy known as Blue Intensity (BI). Here, we compare 6 newly developed BI tree-ring chronologies of white spruce (Picea glauca [Moench] Voss) from high-latitude boreal forests in North America (Alaska in USA; Yukon and the Northwestern Territory in Canada), with MXD chronologies developed at the same sites. We assessed the quality of BI in relation to MXD based on mean correlation between trees, chronology reliability based on the Expressed Population Signal (EPS), spectral properties, and the strength and spatial extent of the temperature signal. Individual BI chronologies established significant correlations with summer temperatures showing a similar strength and spatial cover than MXD chronologies. Overall, the BI tree-ring data is emerging as a valuable proxy for generating high-resolution temperature spatial reconstructions over northwestern America.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».