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Enregistrement W7104435072 · doi:10.6084/m9.figshare.30574130.v1

Stable isotope data files

2025· dataset· W7104435072 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrographyStable isotope ratioBenthic zoneArcticStructural basinPaleoclimatologyPaleoceanographyVolcano

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract of Keigwin, Petrie and Boyle, in press, Paleoceanography and Paleoclimatology 2025Warm Slope Water (WSW), with a large Gulf Stream component, and cold Labrador Slope Water (LSW), with a strong Arctic contribution, fill deep shelf basins off southeastern Canada such as Emerald, on the Scotian Shelf, and Jordan in the Gulf of Maine. These slope waters leave their imprint in the stable isotope ratio of benthic foraminifera. We present a simple method for estimating the WSW/LSW blend using hydrographic data, the predicted equilibrium δ<sup>18</sup>O in benthic foraminiferal calcite, and the assumption that the dominant control on δ<sup>18</sup>O is temperature. Our results show that for most of the past 1800 years in deep Jordan Basin (deposition rate ~235 cm kyr<sup>-1</sup>; temporal resolution ~25 years), the slope waters were variable but generally consisted of a 60/40 mixture of LSW and WSW. About 800 years ago, LSW dominated (74% average contribution, 100% maximum contribution) Jordan and Emerald Basins for many decades, about the time that the climate was cooled by volcanic eruptions. During the Little Ice Age from ~500 to 300 and ~200 to ~150 years ago, the LSW contribution was about 84% and 78%, respectively. The most extreme event, a strong trend in δ<sup>18</sup>O of -0.006 ‰ yr<sup>-1</sup> (corresponding to ~3.2 ᵒC increase in temperature), occurred during the Industrial Era warming beginning about 140 years ago. While hydrographic data indicate that the North Atlantic Oscillation can force short term slope water dynamics, it does not seem to be a primary driver of long-term variability seen in the core data.

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)0,034
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0210,035
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9930,682

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,212 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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