Holocene climate in Northern Urals (Komi Republic, Russia): a multi-proxy approach based on pollen and brGDGTs
Notice bibliographique
Résumé
The functioning of the boreal forests of Russia is still little documented and little understood. It is governed by complex mechanisms that link climate, vegetation and disturbances, such as fires or human impact.In this presentation, we aim to provide robust reconstructions of the Holocene climate (temperatures and precipitation) of the Vychegda River basin in the Republic of Komi region, based on two different proxies: pollen assemblages and GDGTs (Glycerol Dialkyl Glycerol Tetraethers). This first study of GDGTs in this area corresponds to a preliminary step for the calibration of this proxy in peats. Higher temperatures and precipitation are recorded between 7000 and 4000 cal. yr BP (mean annual temperatures around 3°C and precipitation between 600 and 700 mm per year). This climatic optimum is in agreement with previous pollen-based climate reconstructions, and climate patterns in the neighboring Russian and Fennoscandia (Komi Republic - previous study-, Arctic Russia, Siberia and Northern Europe, Andreev and Klimanov, 2000; Golubeva, 2008; Seppä et al., 2009a). These results, in conjunction with the reconstruction of fire activity and vegetation dynamics in this region, led to a better understanding of the crossed influences of these factors. In particular, vegetation is mainly controlled by climate during the first part of the Holocene, while a threshold is reached on in fire frequency after 3500 cal. yr BP and this parameter has a greater impact on vegetation than climate. Over the past 600 years, the intensification of human activities led to overexploitation of the forest and an increase in its fire activity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».