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Enregistrement W3134289699 · doi:10.5194/egusphere-egu21-10616

Global patterns of oceanic dust deposition during Pliocene-Pleistocene transitions

2021· article· en· W3134289699 sur OpenAlexaff
Oriol Teruel, Antoni Rosell‐Melé, Nuria Penalva-Arias

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorthern HemisphereInterglacialPleistoceneGlacial periodGeologyDeposition (geology)ClimatologyClimate changeSouthern HemisphereOceanographyQuaternaryMineral dustPaleontologyStructural basinGeographyAerosolMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The is a mounting evidence that global emissions of dust were significantly higher during glacial than interglacial periods of the Pleistocene, and probably the Pliocene epochs. this pattern is observed in records from the low and mid latitudes, albeit with a varying degree of amplitude. During these time periods spanning 4 million years, the Earth climate underwent major transitions, such as the initiation of the Northern Hemisphere Glaciations and the Mid Pleistocene Transition. In parallel, dust transport and deposition on the oceans might have underwent stepwise increases, mainly during glacials. However, it is not clear yet if such changes are representative of global or regional climate response. Thus, dust records in marine sediments reflect changes in the different processes that drive the emission, transport, and deposition of dust on the oceans. In here, we report a compilation of marine dust records spanning the Pliocene-Pleistocene from all the major ocean basins. The synthesis of dust records on a global scale allows the identification of common patterns of variability and drivers. We analyse the data to infer changes in the global atmospheric circulation on orbital time scale, and to assess its meridional and zonal response during major climate transitions since the Pliocene.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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