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Enregistrement W4300961910 · doi:10.1038/s41467-022-33362-1

Complex spatio-temporal structure of the Holocene Thermal Maximum

2022· article· en· W4300961910 sur OpenAlexafffund
Olivier Cartapanis, Lukas Jonkers, Paola Moffa‐Sánchez, Samuel L. Jaccard, Anne de Vernal

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean Commission
Mots-clésHoloceneNorthern HemisphereProxy (statistics)ClimatologyClimate modelLatitudeForcing (mathematics)Climate changePaleoclimatologyTemperature recordBefore PresentGeologySouthern HemisphereEnvironmental scienceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inconsistencies between Holocene climate reconstructions and numerical model simulations question the robustness of climate models and proxy temperature records. Climate reconstructions suggest an early-middle Holocene Thermal Maximum (HTM) followed by gradual cooling, whereas climate models indicate continuous warming. This discrepancy either implies seasonal biases in proxy-based climate reconstructions, or that the climate model sensitivity to forcings and feedbacks needs to be reevaluated. Here, we analyze a global database of Holocene paleotemperature records to investigate the spatiotemporal structure of the HTM. Continental proxy records at mid and high latitudes of the Northern Hemisphere portray a "classic" HTM (8-4 ka). In contrast, marine proxy records from the same latitudes reveal an earlier HTM (11-7ka), while a clear temperature anomaly is missing in the tropics. The results indicate a heterogeneous response to climate forcing and highlight the lack of globally synchronous HTM.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations108
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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