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Enregistrement W1987823356 · doi:10.5194/bg-9-4835-2012

Phytoplankton distribution in unusually low sea ice cover over the Pacific Arctic

2012· article· en· W1987823356 sur OpenAlexaboutno aff
P. Coupel, Haiyan Jin, Marianna Joo, Rita A. Horner, H. A. Bouvet, V. Garçon, Marie‐Alexandrine Sicre, J.-C. Gascard, J. F. Chen, Diana Ruiz‐Pino

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Oceanic AdministrationNational Natural Science Foundation of ChinaCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean Commission
Mots-clésOceanographyPhytoplanktonSea iceArctic ice packArcticCanada BasinMelt pondGeologyEnvironmental scienceStructural basinAntarctic sea iceEcologyNutrientBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A large part of the Pacific Arctic basin experiences ice-free conditions in summer as a result of sea ice cover steadily decreasing over the last decades. To evaluate the impact of sea ice retreat on the marine ecosystem, phytoplankton in situ observations were acquired over the Chukchi shelf and the Canadian basin in 2008, a year of high melting. Pigment analyses and taxonomy enumerations were used to characterise the distribution of main phytoplanktonic groups. Marked spatial variability of the phytoplankton distribution was observed in summer 2008. Comparison of eight phytoplankton functional groups and 3 size-classes (pico-, nano- and micro-phytoplankton) also showed significant differences in abundance, biomass and distribution between summer of low ice cover (2008) and heavy ice summer (1994). Environmental parameters such as freshening, stratification, light and nutrient availability are discussed as possible causes to explain the observed differences in phytoplankton community structure between 1994 and 2008.

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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations78
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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