Insights into greener Miocene biomes and globally enhanced terrestrial productivity from fossil leaves
Notice bibliographique
Résumé
Leaf megafloras represent a snapshot of local environmental conditions in Earth's history. As such, they are an important way to understand terrestrial climate analogues for future warmer climate scenarios. Here, we present paleoclimate, productivity, and biome reconstructions of 108 globally distributed Miocene leaf megafloras using a standardized method based on leaf physiognomy. Our results show that the Miocene had higher than modern zonal temperature, precipitation and net primary productivity (NPP) averages, especially for precipitation at latitudes >30°N/°S, suggesting enhanced poleward moisture transport in both hemispheres and a greener biosphere. There is a dearth of Miocene data in the tropics and notably an absence of data points in equatorial localities that have high modern NPP (rainforests), which makes a direct comparison complicated. 89% of investigated sites underwent a precipitation decrease from the Miocene to modern, whereas 66% underwent a temperature decrease, and 60% underwent both a precipitation and a temperature decrease. 67% of sites had more productive biomes during the Miocene than today. Most notably, forested biomes were replaced by more open woodland/shrubland or grassland biomes. Correspondingly, the average NPP decrease from the Miocene to today of our investigated localities was conservatively ∼250 gC m−2 yr−1 or ∼450 gC m−2 yr−1 by comparison of zonal averages. Considered collectively, leaf megafloras reveal an overall greener Miocene world that appears to be largely driven by greater moisture availability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».