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Enregistrement W4405362573 · doi:10.1126/sciadv.ads0587

Cretaceous coastal mountain building and potential impacts on climate change in East Asia

2024· article· en· W4405362573 sur OpenAlexaff
Jianhua Li, Shuwen Dong, Guochun Zhao, Peter A. Cawood, Stephen T. Johnston, Jian Zhang, Yujia Xin

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyAridCrustTectonicsClimate changeCretaceousMountain formationPrecipitationEarth scienceClimate modelMountain range (options)East AsiaClimatologyPaleontologyPhysical geographyOceanographyGeographyChinaMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crustal thickness and elevation variations control mountain building and climate change at convergent margins. As an archetypal Andean-type convergent margin, eastern Asia preserves voluminous magmas ideal for quantifying these processes and their impacts on climate. Here, we use Sr/Y and Ce/Y proxies to show that the crust experienced alternating thickening and thinning during the Late Mesozoic. We identify a noticeably thickened (50 to 55 kilometers) crust associated with tectonic shortening at 120 to 105 million years, corresponding to a >2500-meter-high coastal mountain range. Using climate simulation with the Community Earth System Model, we demonstrate that the mountain uplift changed Asian atmospheric circulation and precipitation patterns, increased inland aridity (~15%), and prompted the eastward desert expansion, contributing substantially to the arid zonal belt across mid- to low-latitude Asia. These findings-compatible with independent geological, geophysical, and climatic observations-have global implications for broadening our understanding of Earth-system interactions in the Cretaceous greenhouse world.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations37
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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