Spatial and Temporal Variability of Lake Accumulation Rates in Subarctic Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We examined the spatial and temporal variability of Holocene lake sediment accumulation at 22 sites from 18 lakes transecting boreal forest, tree line, and tundra zones in the central Northwest Territories, Canada.Over 140 radiocarbon dates were obtained, and accumulation rates (AR) were calculated at 100-year intervals from agedepth models constructed using the age-depth modeling software Clam.Sites with the shortest mean AR of 25±10yr/cm (1σ) occur primarily in the boreal zone.Sites with moderate (70±22yr/cm) and long (160±56yr/cm) AR are north of the treeline and display higher variability, strongly influenced by bathymetry.Many age-depth models are characterized by fluctuations in ARs that coincide with paleogeographical changes associated with proglacial lake evolution during the early Holocene, and subsequent climate changes inferred from proxy data.The insights gained on the spatial and temporal trends in ARs across the region are valuable for developing higher resolution age-depth models using the Bayesian software Bacon.me the ropes in the lab and who has been a mentor to me over the past few years.In the spring of 2012 I was fortunate to spend three months at Queen's University in Belfast taking courses and absorbing knowledge from Dr. Paula Reimer and Dr.Maarten Blaauw -world experts in radiocarbon dating and age-depth modeling.I was also lucky to work with Dr. Helen Roe, who is one of the most caring and dedicated advisors I have ever met.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».