The origin of pine pollen grains captured from air at Calypsobyen, Svalbard
Notice bibliographique
Résumé
Spitsbergen is the largest island in the Svalbard Archipelago (Norway) that has been permanently populated. The harsh Arctic climate prevents development of large vascular plants such as trees. A two-year aerobiological survey was conducted within the framework of two consecutive polar expeditions (2014 and 2015) in Spitsbergen (Calypsobyen, Bellsund). The air quality was measured continuously from June/July to August using a 7-day volumetric air sampler, Tauber trap and moss specimens. Collected air samples and gravimetric pollen deposits were processed following transfer to sterile laboratory conditions and analyzed with the aid of light microscopy. Days when pine pollen grains were detected in the air were selected for further analysis. Clusters of back-trajectories, computed using the Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory model in combination with ArcGIS software as well as the Flextra trajectory model, showed the movement of air masses to the sampling location at Hornsund, and thus indicated the likely origin of pollen grains. The GlobCover 2009 and CORINE Land Cover 2012 datasets were employed to establish the distribution of coniferous forests in the areas of interest. Conclusions were drawn based on the analyses of the circulation of air masses, using visualization of global weather conditions forecast to supercomputers. For the first time we have demonstrated that pine pollen grains occurring in pine-free Spitsbergen, could originate from numerous locations, including Scandinavia, Iceland, Siberia and northern Canada. Pollen grains were transported via air masses for distances exceeding ~2000 km. Both air samples and gravimetric pollen deposits revealed the same pattern of Pinus pollen distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».