Pan‐Arctic patterns in black carbon sources and fluvial discharges deduced from radiocarbon and PAH source apportionment markers in estuarine surface sediments
Notice bibliographique
Résumé
A pan‐arctic geospatial picture of black carbon (BC) characteristics was obtained from the seven largest arctic rivers by combining with molecular combustion markers (polycyclic aromatic hydrocarbons) and radiocarbon (14C) analysis. The results suggested that the contribution from modern biomass burning to BC ranged from low in the Yukon (8%) and Lena (5%) Rivers to high in the Yenisey River (88%). The Mackenzie River contributed almost half of the total arctic fluvial BC export of 202 kton a−1 (kton = 109 g), with the five Russian‐Arctic rivers contributing 10–36 kton a−1 each. The 14C‐based source estimate of fluvially exported BC to the Arctic Ocean, weighted by the riverine BC fluxes, amount to about 20% from vegetation/biofuel burning and 80% from 14C‐extinct sources such as fossil fuel combustion and relict BC in uplifted source rocks. Combining these pan‐arctic data with available estimates of BC export from other rivers gave a revised estimate of global riverine BC export flux of 26 × 103 kton a−1. This is twice higher than a single previous estimate and confirms that river export of BC is a more important pathway of BC to the oceans than direct atmospheric deposition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».