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Enregistrement W1970661490 · doi:10.1029/2012jc007909

Oxygen trends over five decades in the North Atlantic

2012· article· en· W1970661490 sur OpenAlexaboutno aff
Ilaria Stendardo, Nicolas Gruber

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsopycnalOxygenOceanographyEnvironmental scienceGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate long‐term trends in dissolved oxygen in the North Atlantic from 1960 to 2009 on the basis of a newly assembled high‐quality dataset consisting of oxygen data from three different sources: CARINA, GLODAP and the World Ocean Database. Oxygen trends are determined along isopycnal surfaces for eight regions and five water masses using a general least‐squares linear regression method that accounts for temporal auto‐correlation. Our results show a significant decrease of oxygen in the Upper (UW), Mode (MW) and Intermediate (IW) waters in almost all regions over the last 5 decades. Over the same period, oxygen increased in the Lower Intermediate Water (LIW) and Labrador Sea Water (LSW) throughout the North Atlantic. The observed oxygen decreases in the MW and IW of the northern and eastern regions are largely driven by changes in circulation and/or ventilation, while changes in solubility are the main driver for the oxygen decrease in the UW and the increases in the LIW and LSW. From 1960 until 2009 the UW, MW, and IW horizons have lost a total of −57 ± 34 Tmol, while the LIW and LSW horizons have gained 46 ± 47 Tmol, integrating to a roughly constant oxygen inventory in the North Atlantic. Comparing our oxygen trends with those of the oceanic heat content, we find an O2 to heat change ratio of −3.6 ± 2.8 nmol J−1 for the UW, MW and IW, and a ratio of −2.8 ± 3.4 nmol J−1 for the LIW and LSW. These ratios are substantially larger than those expected from solubility alone.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations100
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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