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Enregistrement W3148141236 · doi:10.1017/qua.2021.9

Younger Dryas to early Holocene (12.9 to 8.1 ka) limnological and hydrological change at Barley Lake, California (northern California Coast Range)

2021· article· en· W3148141236 sur OpenAlexaff
Jenifer A. Leidelmeijer, Matthew E. Kirby, Glen MacDonald, Joseph Carlin, Judith Avila, Jiwoo Han, Benjamin Nauman, S. J. Loyd, Kevin Nichols, Reza Ramezan

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYounger DryasHoloceneClimate changeGeologyAridLake ecosystemPrecipitationProductivityPhysical geographyOceanographySurface runoffClimatologyEcosystemEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Paleoperspectives of climate provide important information for understanding future climate, particularly in arid regions such as California, where water availability is uncertain from year to year. Here, we present a record from Barley Lake, California, focusing on the interval spanning the Younger Dryas (YD) to the early Holocene (EH), a period of acute and rapid global climate change. Twelve radiocarbon dates constrain the timing between 12.9 and 8.1 ka. We combine a variety of sediment analyses to infer changes in lake productivity, relative lake level, and runoff dynamics. In general, the lake is characterized by two states separated by a <200-year transition: (1) a variably deep, lower-productivity YD lake; and (2) a two-part variably shallow, higher-productivity EH lake. Inferred EH winter-precipitation runoff reveals dynamic multidecadal-to-centennial-scale variability, in agreement with the EH lake-level data. The Barley Lake archive captures both hemispheric and regional signals of climate change across the transition, suggesting a role for both ocean-atmosphere and insolation forcing. Our paleoperspective emphasizes California's sensitivity to climate change and how that change can generate abrupt shifts in limnological regimes.

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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,256

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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