Modeling analysis of the effect of iron enrichment on dimethyl sulfide dynamics in the NE Pacific (SERIES experiment)
Notice bibliographique
Résumé
The large‐scale iron enrichment conducted in the NE Pacific during the Subarctic Ecosystem Response to Iron Enrichment Study (SERIES) triggered a phytoplankton bloom dominated successively by nanophytoplankton and large diatoms. During the first 14 days, surface dimethyl sulfide (DMS) levels increased both inside (up to 22 nmol L−1) and outside (up to 19 nmol L−1) the patch, with no consistent Fe effect. Later, DMS concentrations became sixfold lower inside the patch than outside. In this study, we used a DMS budget module embedded in a one‐dimensional ocean turbulence model to investigate the contribution of the interacting physical, photochemical, and biological processes to this particular DMS response. Temporal variations in biological net DMS production were reconstructed using an inverse modeling approach. Our results show that short‐term (days) variations in both the physical processes (i.e., turbulent mixing and ventilation) and the biological cycling of DMS are needed to explain the time evolution of DMS concentrations both outside and inside the Fe‐enriched patch. The biological net DMS production was generally high (up to 0.35 nmol L−1 h−1) and comparable outside and inside the patch during the first 10 days, corresponding to the observed accumulation of DMS inside and outside the patch. Later, it became negative (net DMS biological consumption) inside the patch, suggesting a change in dimethylsulfoniopropionate bacterial metabolism. This study stresses the importance of short‐term variations in biological processes and their sensitivity to the physical environment in shaping the DMS response to iron enrichment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».