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Enregistrement W1976587455 · doi:10.1111/j.1600-0889.2011.00571.x

Sea ice contribution to the air–sea CO<sub>2</sub> exchange in the Arctic and Southern Oceans

2011· article· en· W1976587455 sur OpenAlexafffund
Søren Rysgaard, Jørgen Bendtsen, Bruno Delille, Gerhard Dieckmann, Ronnie N. Glud, Hilary Kennedy, John Mortensen, S. Papadimitriou, David N. Thomas, Jean‐Louis Tison

Notice bibliographique

RevueTellus B · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDanish Agency for Science and Higher EducationNatural Environment Research CouncilFonds De La Recherche Scientifique - FNRSCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaBelgian Federal Science Policy OfficeForsknings- og InnovationsstyrelsenSight Research UK
Mots-clésOceanographyEnvironmental scienceSea iceThe arcticClimatologyArcticArctic ice packAtmospheric sciencesGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although salt rejection from sea ice is a key process in deep-water formation in ice-covered seas, the concurrent rejection of CO2 and the subsequent effect on air–sea CO2 exchange have received little attention. We review the mechanisms by which sea ice directly and indirectly controls the air–sea CO2 exchange and use recent measurements of inorganic carbon compounds in bulk sea ice to estimate that oceanic CO2 uptake during the seasonal cycle of sea-ice growth and decay in ice-covered oceanic regions equals almost half of the net atmospheric CO2 uptake in ice-free polar seas. This sea-ice driven CO2 uptake has not been considered so far in estimates of global oceanic CO2 uptake. Net CO2 uptake in sea-ice–covered oceans can be driven by; (1) rejection during sea–ice formation and sinking of CO2-rich brine into intermediate and abyssal oceanic water masses, (2) blocking of air–sea CO2 exchange during winter, and (3) release of CO2-depleted melt water with excess total alkalinity during sea-ice decay and (4) biological CO2 drawdown during primary production in sea ice and surface oceanic waters.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations187
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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