Nutrient supply and biological response to wind‐induced mixing, inertial motion, internal waves, and currents in the northern <scp>C</scp>hukchi <scp>S</scp>ea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A fixed‐point observation station was set up in the northern Chukchi Sea during autumn 2013, and for about 2 weeks conductivity‐temperature‐depth (CTD)/water samplings (6 h) and microstructure turbulence measurements (2 to 3 times a day) were performed. This enabled us to estimate vertical nutrient fluxes and the impact of different types of turbulent mixing on biological activity. There have been no such fixed‐point observations in this region, where incoming low‐salinity water from the Pacific Ocean, river water, and sea‐ice meltwater promote a strong pycnocline (halocline) that stabilizes the water column. Previous studies have suggested that because of the strong pycnocline, wind‐induced ocean mixing could not change the stratification to impact biological activity. However, the present study indicates that a combined effect of an uplifted pycnocline accompanied by wind‐induced inertial motion and turbulent mixing caused by intense gale‐force winds (>10 m s −1 ) did result in increases in upward nutrient fluxes, primary productivity, and phytoplankton biomass, particularly large phytoplankton such as diatoms. Convective mixing associated with internal waves around the pycnocline also increased the upward nutrient fluxes and might have an impact on biological activity there. For diatom production at the fixed‐point observation station, it was essential that silicate was supplied from a subsurface silicate maximum, a new feature that we identified during autumn in the northern Chukchi Sea. Water mass distributions obtained from wide‐area observations suggest that the subsurface silicate maximum water was possibly derived from the ventilated halocline in the Canada Basin.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».