Rule of Plum: Comparison of lead-210 dates derived from Bayesian analysis and the Constant Rate of Supply model using simulated and real datasets
Notice bibliographique
Résumé
To understand changes in peat accumulation in response to recent and rapid climate or anthropogenic change, accurate ages for the last 100-200 years are essential. Dating this period is often complicated by poor resolution and large errors associated with calibrating radiocarbon (<sup>14</sup>C) ages. The use of lead-210 (<sup>210</sup>Pb) is a popular method as it allows for the measurement of absolute and continuous dates for the last 150 years of peat accumulation.<br/><br/>In ombrotrophic peatlands, the <sup>210</sup>Pb dating method has traditionally relied on the Constant Rate of Supply (CRS) model which uses the radioactive decay equation to provide a logarithmic model to approximate dates, resulting in a restrictive model. Key limitations of the CRS model are: (1) the accurate estimation of the supported lead which varies between sites and can be problematic if sampling of the total inventory is not continuous (e.g. interval measurements, lack of samples); (2) the inconsistent assessment of uncertainties. The Plum model was developed in a statistical framework with a Bayesian approach, notably resulting in longer chronologies and more realistic uncertainty estimations, and has the advantage of not double-modelling dates for final age-depth models.<br/><br/>Here, we present two thorough tests of Plum. First, we created scenarios using simulated datasets with known age-depth functions in a range of shapes and with varying sampling resolution. These simulations are created using the physical behavior that most <sup>210</sup>Pb dating models are based on. Plum and CRS model outputs are compared under each scenario. We also take this opportunity to demonstrate the new Plum R package, for use by non-statisticians in palaeoecological studies. Second, we present a comparison of <sup>210</sup>Pb dates derived from CRS models and from Plum using real peat cores from Eastern Canada with additional independent dating controls. These cores represent a thorough test for Plum, as permafrost thaw during the last 50 years has drastically altered stratigraphy and peat type (e.g. shift from ligneous peat to Sphagnum moss) affecting <sup>210</sup>Pb retention within the peat. Recent decadal-scale changes are still poorly represented so accurate dating is now essential to quantify changes in carbon accumulation rates and predict future trends.<br/><br/><br/>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».