Exploring potential drivers of divergence in tree-ring based temperature reconstructions of NW North America
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Non-stationary growth responses have been identified in tree-ring width (TRW) and maximum latewood density (MXD) chronologies of north-west North America. Here, we present MXD and latewood blue intensity (LWBI) data from two areas of the Yukon Territory (YT) to explore divergent climate-growth relationships until 2021 CE and evaluate the underlying reasons considering different detrending methods and instrumental datasets. We examine divergent long-term trends and changing inter-annual signals using well-replicated chronologies integrating a mixture of young and mature trees. Both tree-ring parameters correlate significantly ( p <0.05) with May–August temperatures, but the MXD results are stronger and show less divergence in trend. Variability among differently detrended MXD chronologies is smaller and a signal-free version of age-dependent spline detrending appears to be optimal for both YT sites. Comparison of instrumental data products reveals that the highest and most stable correlations are achieved using the Berkeley Earth dataset. Additionally, using different sub-diurnal temperatures affects both trend and correlation divergence with maximum temperature consistently showing the strongest and minimum temperature the weakest results. We conclude that regional divergence in the YT is characterized by trend rather than high-frequency issues and is larger in LWBI than MXD data. Altering detrending methods and diurnal temperatures is of greater importance than varying instrumental data products. Most stationary responses are recorded when applying signal-free age-dependent spline detrending to tree-ring data and targeting Berkeley Earth maximum temperatures. Disregarding these methodological choices may amplify divergence in YT MXD and LWBI calibration models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle