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Enregistrement W1968973672 · doi:10.1029/2006gl027028

An increasing CO<sub>2</sub> sink in the Arctic Ocean due to sea‐ice loss

2006· article· en· W1968973672 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas R. Bates, S. Bradley Moran, Dennis A. Hansell, Jeremy T. Mathis

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArctic sea ice declineSea iceOceanographyArctic geoengineeringArctic ice packArcticEnvironmental scienceSink (geography)SeawaterCryosphereArctic dipole anomalyCanada BasinAntarctic sea iceGeologyContinental shelfSea ice thicknessClimatologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic Ocean and adjacent continental shelf seas such as the Chukchi and Beaufort Seas are particularly sensitive to long‐term change and low‐frequency modes of atmosphere‐ocean‐sea‐ice forcing. The cold, low salinity surface waters of the Canada Basin of the Arctic Ocean are undersaturated with respect to CO 2 in the atmosphere and the region has the potential to take up atmospheric CO 2 , although presently suppressed by sea‐ice cover. Undersaturated seawater CO 2 conditions of the Arctic Ocean are maintained by export of water with low dissolved inorganic carbon content and modified by intense seasonal shelf primary production. Sea‐ice extent and volume in the Arctic Ocean has decreased over the last few decades, and we estimate that the Arctic Ocean sink for CO 2 has tripled over the last 3 decades (24 Tg yr −1 to 66 Tg yr −1 ) due to sea‐ice retreat with future sea‐ice melting enhancing air‐to‐sea CO 2 flux by ∼28% per decade.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations178
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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