Reconstruction of the palaeo‐sea level of Britain and Ireland arising from empirical constraints of ice extent: implications for regional sea level forecasts and North American ice sheet volume
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Reconstructions of palaeo‐sea level are vital for predicting future sea level change and constraining palaeo‐ice sheet reconstructions, as well as being useful for a wide array of applications across Quaternary Science. Previous reconstructions of the palaeo‐sea level of Britain and Ireland relied on a circular tuning of glacio‐isostatic models: input ice sheet thicknesses and extents were iteratively altered to fit relative sea level data. Here we break that circularity by utilizing new data from the BRITICE‐CHRONO project, which constrains the position of the British–Irish ice sheet margin through time, and we compare derived glacio‐isostatic modelling to the rich relative sea level record. We test a combination of plausible ice thickness scenarios which account for the uncertainty of ice margin position over the North Sea, demonstrating the region where regional sea level data could distinguish between different glaciation scenarios. Our optimal reconstruction is then combined with several global‐scale reconstructions. As the signal of the British–Irish Ice Sheet is constrained, we demonstrate how the relative sea level record of Britain and Ireland can be used to test reconstructions of far‐field ice sheets (e.g. Antarctica, Eurasia and the Laurentide). The derived palaeo‐topography data are likely to be useful for multiple disciplines. Finally, our improved method of sea level reconstruction impacts predictions of contemporary vertical land motion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».