Reconstruction of climate and ecology of Skagit Valley, Washington, from 27.7 to 19.8 ka based on plant and beetle macrofossils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glacial lake sediments exposed at two sites in Skagit Valley, Washington, encase abundant macrofossils dating from 27.7 to 19.8 cal ka BP. At the last glacial maximum (LGM) most of the valley floor was part of a regionally extensive arid boreal (subalpine) forest that periodically included montane and temperate trees and open boreal species such as dwarf birch, northern spikemoss, and heath. We used the modern distribution and climate of 14 species in 12 macrofossil assemblages and a probability density function approach to reconstruct the LGM climate. Median annual precipitation (MAP) at glacial Lake Concrete (GLC) was ~50% lower than today. In comparison, MAP at glacial Lake Skymo (GLS) was only ~10% lower, which eliminated the steep climate gradient observed today. Median January air temperature at GLC was up to 10.8°C lower than today at 23.5 cal ka BP and 8.7°C lower at GLS at 25.1 cal ka BP. Median July air temperature declines were smaller at GLC (3.4°C–5.0°C) and GLS (4.2°C–6.3°C). Warmer winters (+2°C to +4°C) and increases in MAP (+200 mm) occurred at 27.7, 25.9, 24.4, and 21.2–20.7 cal ka BP. These changes accord with other regional proxies and Dansgaard–Oeschger interstades in the North Atlantic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».