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Enregistrement W4392484248 · doi:10.1016/j.quascirev.2024.108555

Reconstructing warm-season temperatures using brGDGTs and assessing biases in Holocene temperature records in northern Fennoscandia

2024· article· en· W4392484248 sur OpenAlexafffund
Gerard A. Otiniano, Trevor J. Porter, Michael A. Phillips, Sari Juutinen, Jan Weckström, Maija Heikkilä

Notice bibliographique

RevueQuaternary Science Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAcademy of FinlandSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésHoloceneGeologyTemperature recordClimatologyPhysical geographyEnvironmental scienceGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding Holocene climate variability is crucial for predicting future climate change, which will disproportionally affect high-latitude regions. Summer temperature (Tsummer) reconstructions in regions such as northern Finland are mainly derived from microfossil data. We reconstructed Tsummer spanning the interval 10-1 cal ka BP using branched glycerol dialkyl glycerol tetraethers (brGDGTs) from lake-sediment record from Lake Annan Juomusjärvi (AJU) in northern Finland. The reconstruction shows cool early Holocene conditions, ∼2 °C below the long-term mean (defined by the last 8.5 kyr), followed by persistent warming to a thermal maximum around ∼7.0 cal ka BP, a relatively stable climate (∼0.5 °C above the long-term mean) from 7.0 to 3.5 cal ka BP, and then a long-term cooling trend (−0.1 °C·kyr−1) since 3.5 cal ka BP. This temperature history is remarkably well replicated by the nearby pollen-TJuly reconstruction from Lake Loitsana. However, Lake Loitsana chironomid and macrofossil data argue for a much earlier thermal maximum at ∼10 cal ka BP. Comparison of chironomid versus pollen records from across northern Fennoscandia confirms this inter-proxy discrepancy on the timing of Holocene peak warmth is a regional-scale phenomenon. Previous studies had raised the possibility that non-climatic noise in certain pollen records, due to local-scale overrepresentation of certain pollen types in the early and mid Holocene, may be contributing to an artificial lag in the thermal maximum. However, brGDGTs are unaffected by terrestrial flora and corroborate a mid-Holocene thermal maximum, which challenges the notion that pollen records are generally prone to misrepresenting the early to mid-Holocene climate history. Alternatively, proxy-specific environmental or mean seasonality biases may explain inter-proxy discrepancies in the timing of peak warmth. Continued diversification of the proxy network will help to better understand inter-proxy differences and refine knowledge of Holocene climate in northern Fennoscandia.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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