North American ground surface temperature histories : a contribution to the PAGES2k North American project
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre du projet PAGES NAm2k, 514 profils de température, mesurés dans des forages, ont été analysés pour le climat récent en l'Amérique du Nord. Les profils thermiques sélectionnés ont été enregistrés dans une base de données SQL. Pour faciliter les comparaisons et afin d'examiner la même période de temps, les profils ont été tronqués à 300 m. Les histoires de la température à la surface du sol pour les 500 dernières années ont été obtenues par inversion de l'anomalie de température en utilisant la méthode de décomposition en valeurs singulières afin d'obtenir les changements de température durant 10 intervalles de temps de durée variable. Les inversions ont été filtrées pour quatre valeurs singulières et les histoires ont été décalées dans le temps en fonction de l'année où les forages ont été mesurés. La température de surface de référence et le gradient thermique ont été calculés par régression linéaire pour les derniers 100 mètres avec un intervalle de confiance de 95%. De plus, une méthode de Monte Carlo a été appliquée afin de trouver un ensemble de solutions à l'intérieur d'une marge d'erreur donnée par la différence quadratique moyenne entre le modèle et les données. Les reconstructions ont ensuite été modélisées directement afin d'assurer qu'elles sont à l'intérieur de la marge d'erreur maximale. Une analyse régionale a été réalisée pour reconstruire les variations de température moyenne tous les 50 ans au cours des 5 derniers siècles. Les résultats des modèles acceptés, donnés par la température moyenne et l'erreur de 2σ présentent, dans la plupart des cas, un réchauffement de 1°C à 2.5°C au cours des 100-150 dernières années. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : changement climatique, paléoclimatologie, histoires de la température à la surface du sol, réchauffement, PAGES2k
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".