MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6945758368 · doi:10.25921/gppj-y331

NOAA/WDS Paleoclimatology - Viau and Gajewski 2009 Boreal Canada Holocene Climate Recons

2022· dataset· en· W6945758368 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNational Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) National Centers for Environmental Information (NCEI) · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaleoclimatologyHoloceneBorealClimate changeContext (archaeology)PrecipitationArcticPeriod (music)Pollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional paleoclimate reconstructions for northern Canada quantify Holocene climate variability on orbital and millennial time scales and provide a context to better understand the current global warming. The reconstructions are based on available pollen diagrams from the boreal and low Arctic zones of Canada and use the modern analog technique (MAT). Four regional reconstructions document the space–time evolution of the climate during the Holocene. Highest summer and winter temperatures anomalies are found in central Canada during the early Holocene. Eastern Canada was relatively cool in the early Holocene, whereas central Canada was warmest at that time. Labrador was relatively dry in the early to mid-Holocene during which time western Canada was relatively moist. Millennial-scale temperature variations, especially the Medieval Warm Period and Little Ice Age are seen across the continent, with some suggestion of time-transgressive changes from west to east. At the millennial scale, precipitation anomalies are of opposite signs in eastern and western Canada. The results herein indicate that modern increases in temperatures in northern Canada far exceed natural millennial-scale climate variability.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) National Centers for Environmental Information (NCEI)Même sujetSubterranean biodiversity and taxonomyTravaux en français237 207