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Enregistrement W4392595144 · doi:10.5194/egusphere-egu24-93

Late Pleistocene East Asian monsoon intensity variations and driving mechanisms: Evidence from a multi-proxy analysis of loess deposits on an East China Sea island

2024· preprint· en· W4392595144 sur OpenAlexaff
Zhigang Wang, Laurent Marquer, Yuanyu Cheng, Xiuxiu Ren, Hao Long, Shaofang Ren, Peng Qian, Xiangmin Zheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoessProxy (statistics)East AsiaChinaPleistoceneChina seaGeologyEast Asian MonsoonMonsoonPhysical geographyOceanographyClimatologyGeographyPaleontologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shengshan Island (SSD), located in East China Sea, contains loess deposits that serve as an excellent carrier for recording environmental changes in the eastern subtropical region of China. Different from the continental Loess Plateau, SSD loess possesses distinctive characteristics due to its coastal location. Here we conducted the first pollen analysis to reconstruct vegetation dynamics in the SSD region during the middle to late Late Pleistocene period (75-40 ka). Biological indicators (i.e., total organic concentration and δ13Corg), along with geochemical proxies (i.e., quartz grain size, magnetic susceptibility, iron oxide ratios, clay minerals, and trace elements), were employed to reconstruct climatic dynamics in the SSD area. The study identified two stages in the evolution of the East Asian Monsoon. In Stage I (75-60 ka), various indicators (i.e., pollen concentration, Pinus concentration, magnetic susceptibility, C4 abundance, K/(I+Ch), Illite crystallinity, CII, Hm/Gt, quartz median grain size, Zr/Rb) increased, suggesting a strengthening of both winter and summer monsoons. In Stage II (60-40 ka), some indicators (i.e., pollen concentration, Pinus concentration, quartz median grain size, Zr/Rb) continued to increase while others (i.e., magnetic susceptibility, C4 abundance, K/(I+Ch), Illite crystallinity, CII, Hm/Gt) decreased, indicating a continued intensification of the winter monsoon but a weakening of the summer monsoon. Further, we explored the driving forces behind variations in monsoon intensity, analyzing changes in various δ18O proxies and sea-level fluctuations. The findings suggest that different mechanisms influence the winter and summer monsoons. Summer monsoon intensity is linked to changes in summer solar radiation at mid-latitudes in the Northern Hemisphere, while winter monsoon dynamic is affected by changes in ice volume and ice sheets. These insights contribute to our understanding of environmental changes related to the East Asian Monsoon, offering valuable perspectives on how these mechanisms could respond to future climate changes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2024
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