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Enregistrement W4317821204 · doi:10.5194/cp-2022-96

A global compilation of diatom silica oxygen isotope records from lake sediment – trends, and implications for climate reconstruction

2023· preprint· en· W4317821204 sur OpenAlexaff
Philip Meister, Anne Alexandre, Hannah Bailey, Philip Barker, Boris K. Biskaborn, Ellie Broadman, Rosine Cartier, Bernhard Chapligin, Martine Couapel, Jonathan R. Dean, Bernhard Diekmann, Poppy Harding, Andrew C. G. Henderson, Armand Hernández, Ulrike Herzschuh, Svetlana S. Kostrova, Jack H. Lacey, Melanie J. Leng, Andreas Lücke, Anson W. Mackay, Enikő K. Magyari, Biljana Narancic, Cécile Porchier, Gunhild Rosqvist, Aldo Shemesh, Corinne Sonzogni, George E. A. Swann, Florence Sylvestre, Hanno Meyer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e InnovaciónBundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und TechnologieAcademy of Finland
Mots-clésHoloceneGlacial periodIsotopes of oxygenPaleoclimatologyPhysical geographyInterglacialGeologyLast Glacial MaximumClimate changeProxy (statistics)DiatomClimatologyEnvironmental scienceOceanographyGeographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Oxygen isotopes in biogenic silica (δ18OBSi) from lake sediments allow for quantitative reconstruction of past hydroclimate and proxy–model comparison in terrestrial environments. The signals of individual records have been attributed to different factors, such as air temperature (Tair), atmospheric circulation patterns, hydrological changes and lake evaporation. While every lake will have its own set of drivers of d18O, here we explore the extent to which regional or even global signals emerge from a series of palaeoenvironmental records. For this purpose, we have identified and compiled 71 down–core records published to date and complemented these datasets with additional lake basin parameters (e.g. lake water residence time and catchment size) to best characterize the signal properties. Records feature widely different temporal coverage and resolution ranging from decadal–scale records covering the last 150 years to records with multi–millennial scale resolution spanning glacial–interglacial cycles. Best coverage in number of records (N = 37) and datapoints (N = 2112) is available for northern hemispheric (NH) extra–tropic regions throughout the Holocene (corresponding to Marine Isotope Stage 1; MIS 1). To address the different variabilities and temporal offsets, records were brought to a common temporal resolution by binning and subsequently filtered for hydrologically open lakes with lake water residence times < 100 yrs. For mid– to high–latitude (> 45° N) lakes, we find common δ18OBSi patterns during both the Holocene and the Common Era and maxima and minima corresponding to known climate episodes such as the Holocene Thermal Maximum (HTM), Neoglacial Cooling, Medieval Climate Anomaly (MCA) and the Little Ice Age (LIA). These patterns are in line with long–term Tair changes supported by previously published climate reconstructions from other archives as well as Holocene summer insolation changes. In conclusion, oxygen isotope records from NH extratopic lake sediments feature a common climate signal at centennial (for CE) and millennial (for Holocene) time scales despite stemming from different lakes in different geographic locations and constitute a valuable proxy for past climate reconstructions.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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