MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4408442945 · doi:10.5194/egusphere-egu25-3025

Calibrating Greenland coralline algal proxies with high-resolution in situ water temperature

2025· preprint· en· W4408442945 sur OpenAlexaff
Steffen Hetzinger, Jochen Halfar, Alexandra Tsay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn situOceanographyGeologyDeep waterEnvironmental scienceClimatologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geochemical paleoproxies from marine archives are typically calibrated with temperatures from satellite- or ship-based observations that are spatially averaged over large areas, or with temperature data measured at a distance to the sampling site. These observations do not necessarily reflect local conditions and averaging effects potentially reduce variability. However, this is often the only viable option as no other direct observations are available in most settings. In subarctic and arctic regions in situ observations are even rarer and the availability of subannual-resolution surface ocean climate archives is very limited as well, especially when compared to the tropics. Encrusting coralline algae are important shallow-marine calcifiers that provide high-resolution archives of past ocean and environmental variability, but only few calibration studies of algal proxies exist from the climatically important high-latitude regions. At the same time these regions have experienced the most drastic changes in recent decades, e.g. Arctic surface temperature warming is more than twice as large as the global average.Here, we present results from calibrating subannual-resolution coralline algal proxies with four years of continuous in situ measured temperature in Disko Bay, Greenland. Sensors were deployed in summer 2019 at sites of sample collection, recording water temperature in hourly resolution, providing data from the same water depth where the corallines grow. Coralline algal samples (Clathromorphum compactum) were retrieved together with sensors in summer of 2023. Temperature cycles are matched to coralline growth increments and geochemical data analyzed by Laser Ablation ICP-MS. The four year overlap makes our record the longest continuous calibration interval for coralline algae from high-latitudes. We align element/Ca-ratios with sclerochronological results and compare temperature measurements and proxies to high-resolution satellite observations and reanalysis data. Pairing of sub-seasonal resolution element/Ca-ratio time series measured in the uppermost years of algal growth with high-resolution in situ temperature allows us to directly connect individual short-time variability and warming/cooling recorded in the algal record to real-time observations. Water temperature plays a major role in controlling underlying processes in recently observed regional and large-scale Arctic and Greenland Ice Sheet (GIS) change. Coralline algal samples resolve ultra-high-resolution Disko Bay environmental variability in close proximity to Jakobshavn Glavier, one of the largest GIS glaciers, which delivers a significant amount of freshwater to the coastal West-Greenland surface ocean. Our study is testing proxy-temperature relationships on multiple algal samples, facilitating intra- and intersample comparisons, and thus helps to improve calibration of long-term algal proxy records used for paleo-reconstructions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMarine and coastal plant biology→Travaux en français237 207→