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Enregistrement W4327566652 · doi:10.1038/s43247-023-00743-3

Last deglacial abrupt climate changes caused by meltwater pulses in the Labrador Sea

2023· article· en· W4327566652 sur OpenAlexaboutno aff
Defang You, Ruediger Stein, Kirsten Fahl, Maricel C. Williams, Daniela N. Schmidt, I Nick McCave, S. Barker, Enno Schefuß, Lu Niu, Gerhard Kühn, Frank Niessen

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOcean Acidification ProgramNatural Environment Research CouncilDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMeltwaterDeglaciationGeologyOceanographySea iceClimatologyForcing (mathematics)Climate changeIce sheetGlacierHolocenePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Freshwater perturbations are often thought to be associated with abrupt climate changes during the last deglaciation, while many uncertainties remain regarding the exact timing, pathway, mechanism, and influence of meltwater release. Here, we present very well-dated and high-resolution records from the eastern Labrador Sea representing the last 19.000 years, which demonstrate abrupt changes in sea surface characteristics. Four millennial-scale meltwater events have been identified between the last 14.000 and 8.200 years based on independent biomarker proxies and X-ray fluorescence scanning data. These events are characterized by increased sea ice formation and decreased sea surface temperatures which might have occurred within a few decades. We propose these abrupt changes were triggered by meltwater pulsing into the Labrador Sea periodically, resulting from collapse of the Laurentide-Greenland Ice Sheets caused by (sub-)surface ocean warming in the Labrador Sea. Our findings provide more precise information about impact of freshwater forcing on abrupt climate changes, which may help to improve simulations for past and future changes in ocean circulation and climate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,223 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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