Impact of sea ice variability on the oxygen isotope content of seawater under glacial and interglacial conditions
Notice bibliographique
Résumé
Records of temporal variability in the oxygen isotopic composition of biogenic carbonates (δ18Oc) from ocean sediment cores inform our understanding of past continental ice volume and ocean temperatures. Interpretation of δ18Ocvariability typically neglects changes due to factors other than ice volume and temperature. Here we investigate whether glacial‐interglacial changes in sea ice, which fractionates seawater during its formation, could shift the isotopic value of seawater—in the deep ocean (affecting benthic foraminiferal δ18Oc and thereby potentially impacting oxygen isotope based sea level reconstructions) or in surface waters (affecting planktic foraminiferal δ18Oc). We simulate glacial and interglacial states with the isotope‐enabled University of Victoria Earth System Climate Model and perform a global analysis. Distinct patterns of sea ice production emerge for the glacial versus interglacial states. We find no substantive shift in δ18Ow in model deep or bottom waters due to the simulated interglacial‐glacial sea ice variability. Small isotopic shifts due to sea ice variability are concentrated in the model's surface waters of the Northern Hemisphere, specifically in the Labrador Sea and northeastern North Atlantic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».