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Enregistrement W4200250447 · doi:10.1029/2021gl094036

Coral Oxygen Isotopic Records Capture the 2015/2016 El Niño Event in the Central Equatorial Pacific

2021· article· en· W4200250447 sur OpenAlexaff
Gemma K. O’Connor, K. M. Cobb, Hussein R. Sayani, Alyssa R. Atwood, Pamela R. Grothe, Samantha Stevenson, Julia K. Baum, Tianran Chen, Danielle C. Claar, N. T. Hitt, Jean Lynch‐Stieglitz, Richard A. Mortlock, Gavin A. Schmidt, Rachel M. Walter

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesGeorgia Institute of TechnologyNational Science Foundation
Mots-clésCoralOceanographySeawaterSea surface temperatureSalinityTemperature recordGeologyIsotopes of oxygenδ18OClimatologyPacific oceanEnvironmental scienceStable isotope ratioClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coral oxygen isotopes (δ18O) from the central equatorial Pacific provide monthly resolved records of El Niño‐Southern Oscillation activity over past centuries to millennia. However, calibration studies using in situ data to assess the relative contributions of warming and freshening to coral δ18O records are exceedingly rare. Furthermore, the fidelity of coral δ18O records under the most severe thermal stress events is difficult to assess. Here, we present six coral δ18O records and in situ temperature, salinity, and seawater δ18O data from Kiritimati Island (2°N, 157°W) spanning the very strong 2015/16 El Niño event. Local sea surface temperature (SST) anomalies of +2.4 ± 0.4°C and seawater δ18O anomalies of −0.19 ± 0.02‰ contribute to the observed coral δ18O anomalies of −0.58 ± 0.05‰, consistent with a ∼70% contribution from SST and ∼30% from seawater δ18O. Our results demonstrate that Kiritimati coral δ18O records can provide reliable reconstructions even during the largest class of El Niño events.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

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 savante0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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