Déglaciation des Vosges gréseuses et reconstructions paléoclimatiques à partir de datations par le béryllium-10 produit in situ
Bibliographic record
Abstract
Face à la fonte généralisée des masses de glace, l'étude des glaciers et de leurs réponses aux variations climatiques présentes et passées peut fournir des informations nécessaires à la compréhension de leur évolution sur le long terme. Si les glaciers alpins et pyrénéens ont fait l'objet d'études paléoclimatiques, ce n'est pas le cas d'autres massifs de montagnes français, comme les Vosges Gréseuses (VG), un massif de basse à moyenne montagne, situé dans le Nord-Est de la France. Cette étude cible l'analyse des paléoglaciers de cette région, où de nombreuses structures glaciaires suggèrent qu’elle a été englacée au cours de la dernière période glaciaire du Würm. Nous avons déterminé la localisation de quatre paléoglaciers et les avons cartographiés en utilisant ArcGIS et l'outil « GlaRe » (Glacier Reconstructions Tools). Nous avons montré que ces glaciers des VG étaient peu étendus et n’excédaient pas 45 m d’épaisseur. Nous avons daté les moraines les plus proches des cirques en utilisant le nucléide cosmogénique 10Be, et confirmé que des glaciers étaient bien présents dans ce secteur des Vosges entre 19,5 et 13,0 ka. Les reconstructions climatiques, obtenues à partir de la Ligne d’Equilibre Glaciaire (LEG), montrent que la température estivale moyenne se situait entre 1,8 et 2,4°C, en considérant les précipitations moyennes annuelles comme équivalentes aux actuelles. Les glaciers des VG n’ont pas persisté pendant le Dryas Récent, en raison de leur faible étendue, ce qui les différencient des Vosges Cristallines où la déglaciation s’est faite plus tardivement. Enfin, la datation d’un des points culminants des VG, le Rocher de Mutzig, montre qu’une calotte glaciaire coiffait probablement le massif jusqu’à il y a 38 000 ans. Il est pertinent de relier ces évolutions glaciaires à la dynamique des populations préhistoriques, qui ont dû s’adapter aux conditions paléoclimatiques, à la fermeture de passages stratégiques et à la diminution de ressources pendant les périodes froides.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".