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Enregistrement W1943471202 · doi:10.1002/2014gl061047

Recent Arctic Ocean sea ice loss triggers novel fall phytoplankton blooms

2014· article· en· W1943471202 sur OpenAlexafffund
Mathieu Ardyna, Marcel Babin, Michel Gosselin, Emmanuel Devred, Luc Rainville, Jean‐Éric Tremblay

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationCanada Research ChairsArcticNetCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésArcticOceanographyEnvironmental sciencePhytoplanktonSea iceMarine ecosystemStratification (seeds)Arctic geoengineeringArctic sea ice declineArctic ice packEcosystemDrift iceGeologyNutrientEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent receding of the ice pack allows more sunlight to penetrate into the Arctic Ocean, enhancing productivity of a single annual phytoplankton bloom. Increasing river runoff may, however, enhance the yet pronounced upper ocean stratification and prevent any significant wind‐driven vertical mixing and upward supply of nutrients, counteracting the additional light available to phytoplankton. Vertical mixing of the upper ocean is the key process that will determine the fate of marine Arctic ecosystems. Here we reveal an unexpected consequence of the Arctic ice loss: regions are now developing a second bloom in the fall, which coincides with delayed freezeup and increased exposure of the sea surface to wind stress. This implies that wind‐driven vertical mixing during fall is indeed significant, at least enough to promote further primary production. The Arctic Ocean seems to be experiencing a fundamental shift from a polar to a temperate mode, which is likely to alter the marine ecosystem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations397
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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