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Enregistrement W4307923842 · doi:10.1134/s1028334x22700192

Reconstruction of Late Glacial Conditions of Exogenic Landscape Formation of Central Kamchatka: Data on Spore–Pollen Analysis

2022· article· en· W4307923842 sur OpenAlexaff
E.O. Mukhametshina, Е. А. Зеленин, I. Florin Pendea

Notice bibliographique

RevueDoklady Earth Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacial periodSubaerialGeologyHolocenePhysical geographyPollenGlacierClimate changeVegetation (pathology)PleistocenePaleontologyOceanographyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spore–pollen analysis of lacustrine and subaerial sediments of the KamPlen reference section in the Central Kamchatka Depression (CKD) is conducted. The results of the analysis allowed the reconstruction of the CKD landscape formation conditions in the Late Peni-Glacial, Late Glacial, and the transition to the Holocene, which significantly expands the paleogeographical record elaborated for the Holocene of Kamchatka into the past. It is established that, after 18 ka (under relatively cold climate), the watershed of the paleolake that filled the CKD during the last glaciation was characterized by open landscapes with dominant herbaceous–grass communities. The presence of pollen of trees and warm water plants indicates the limited scales of mountainous–valley glaciation. The identified cooling period of 15–13 ka characterized by scarcer vegetation did not lead to a significant expansion of glaciers. After 13 ka, warming of the climate with a gradual degradation of glaciers resulted in regeneration of coniferous forests on the paleolake watershed. The drainage of the lake at ~11.5 ka BP and the beginning of sedimentation of subaerial deposits in the area of the studied section approximately correspond to the lower boundary of the Holocene, which confirms the key role of the climate at stages of the CKD landscape formation during the period considered.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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