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Enregistrement W3157291171 · doi:10.1016/j.gloplacha.2021.103493

The spatio-temporal structure of the Lateglacial to early Holocene transition reconstructed from the pollen record of Lake Suigetsu and its precise correlation with other key global archives: Implications for palaeoclimatology and archaeology

2021· article· en· W3157291171 sur OpenAlexfundno aff
Takeshi Nakagawa, Pavel E. Tarasov, Richard A. Staff, Christopher Bronk Ramsey, Michael Marshall, Gordon Schlolaut, Charlotte Bryant, Achim Brauer, Henry F. Lamb, Tsuyoshi Haraguchi, Katsuya Gotanda, Ikuko Kitaba, Hiroyuki Kitagawa, J. van der Plicht, Hitoshi Yonenobu, Takayuki Omori, Yūsuke Yokoyama, Ryuji Tada, Yoshinori Yasuda

Notice bibliographique

RevueGlobal and Planetary Change · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohn Fell Fund, University of OxfordNatural Environment Research CouncilUniversity of TorontoJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyRitsumeikan UniversityNewcastle UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of OxfordSight Research UK
Mots-clésHoloceneYounger DryasRadiocarbon datingStadialGeologyChronologyPaleoclimatologyClimatologyClimate changePhysical geographyProxy (statistics)Ice coreQuaternaryBefore PresentPaleontologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leads, lags, or synchronies in climatic events among different regions are key to understanding mechanisms of climate change, as they provide insights into the causal linkages among components of the climate system. The well-studied transition from the Lateglacial to early Holocene ( ca . 16–10 ka) contains several abrupt climatic shifts, making this period ideal for assessing the spatio-temporal structure of climate change. However, comparisons of timings of past climatic events among regions often remain hypothetical because site-specific age scales are not necessarily synchronised to each other. Here we present new pollen data ( n = 510) and mean annual temperature reconstruction from the annually laminated sediments of Lake Suigetsu, Japan. Suigetsu's 14 C dataset is an integral component of the IntCal20 radiocarbon calibration model, in which the absolute age scale is established to the highest standard. Its exceptionally high-precision chronology, along with recent advances in cosmogenic isotope studies of ice cores, enables temporally coherent comparisons among Suigetsu, Greenland, and other key proxy records across regions. We show that the onsets of the Lateglacial cold reversal (equivalent to GS-1/Younger Dryas) and the Holocene were synchronous between East Asia and the North Atlantic, whereas the Lateglacial interstadial (equivalent to GI-1/Bølling-Allerød) started ca . two centuries earlier in East Asia than in the North Atlantic. Bimodal migration (or ‘jump’) of the westerly jet between north and south of the Tibetan plateau and Himalayas may have operated as a threshold system responsible for the abruptness of the change in East and South (and possibly also West) Asia. That threshold in Asia and another major threshold in the North Atlantic, associated with switching on/off of the Atlantic meridional overturning circulation (AMOC), were crossed at different times, producing a multi-centennial asynchrony of abrupt changes, as well as a disparity of climatic modes among regions during the transitional phases. Such disparity may have disturbed zonal circulation and generated unstable climate during transitions. The intervening periods with stable climate, on the other hand, coincided with the beginnings of sedentary life and agriculture, implying that these new lifestyles and technologies were not rational unless climate was stable and thus, to a certain extent, predictable.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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