MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6943762846 · doi:10.1594/pangaea.962897

A global database of measured values of Li/Mg, Mg/Ca, Sr/Ca, Ba/Ca, U/Ca and Sr-U for coral and coralline algae paleoenvironment calibrations

2023· other· en· W6943762846 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueePrints Soton (University of Southampton) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Environment Research CouncilHenry Royce Institute
Mots-clésCoralCoralline algaeMetadataRobustness (evolution)Environmental changeAlgaeGeoreferenceMarine conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calcifying marine organisms provide a valuable means to access high-resolution historical records of the marine environment captured within their skeletal geochemistry. These records are essential for comprehending the effects of human-induced climate change and reducing uncertainties in future projections. Integrating investigations across various taxa, depths, and geographic locations can help identify universal environmental proxies and serve as a basis for targeted studies in the future. Here, we provide a comprehensive georeferenced database of measured values of Li/Mg, Mg/Ca, Sr/Ca, Ba/Ca, U/Ca and Sr-U in coral and coralline algae compiled from the scientific literature (1950-2021; http://www.webofknowledge.com, accessed 2022-09-30) for the purpose of interrogating and refining global, mineralogy specific and/or taxon-specific proxies for seawater temperature and barium. We include metadata relating to the source, timing and location of each study, the methodology used, and environmental and experimental information. The dataset presents an opportunity to quantify uncertainty and test the robustness of trace and minor element proxies for past environmental conditions, of which will be of value within the fields of geochemistry, ecology, climate, and palaeobiology. Full methodology and additional information provided in Williams et al. (2024).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueePrints Soton (University of Southampton)Travaux en français237 207