MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281639932 · doi:10.1038/s43247-022-00464-z

South African dust contribution to the high southern latitudes and East Antarctica during interglacial stages

2022· article· en· W4281639932 sur OpenAlexaff
Stefania Gili, Aubry Vanderstraeten, Amélie Chaput, James King, Diego M. Gaiero, Barbara Delmonte, Paul Vallelonga, Paola Formenti, Claudia Di Biagio, Mathieu Cazanau, Edouard Pangui, Jean‐François Doussin, Nadine Mattielli

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBelgian Federal Science Policy OfficeFonds De La Recherche Scientifique - FNRSCentro de Estudos Ambientais e Marinhos, Universidade de AveiroCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean Commission
Mots-clésSouthern HemisphereOceanographyMineral dustInterglacialGeologyNorthern HemispherePlateau (mathematics)LatitudeClimatologyQuaternaryGeographyAerosolPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mineral dust is a natural tracer of atmospheric composition and climate variability. Yet, there is still much to be known about the Southern Hemisphere dust cycle. Major efforts have attempted to solve the puzzle of the origin of the potential source areas contributing dust to the Southern Ocean and East Antarctica. Here we present a comprehensive geochemical characterization of a source area, whose role as a dust supplier to high latitude environments has significantly been underestimated. Sediments collected within the major dust-producing areas along the Namibian coast in Southern Africa (Kuiseb, Omaruru and Huab river catchments and the Namib Sand Sea region), were analyzed for radiogenic isotope ratios and rare earth element concentrations. We find that during warm periods, the Southern African dust signature can be found in archives of the Southern Hemisphere, especially in the Atlantic sector of the Southern Ocean and peripheral areas of the East Antarctic plateau.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunications Earth & EnvironmentMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207