Characterization and variability of particle size distributions in Hudson Bay, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Particle size distribution (PSD) plays a significant role in many aspects of aquatic ecosystems, including phytoplankton dynamics, sediment fluxes, and optical scattering from particulates. As of yet, little is known on the variability of particle size distribution in marine ecosystems. In this study, we investigated the PSD properties and variability in Hudson Bay based on measurements from a laser diffractometer (LISST‐100X Type‐B) in concert with biogeochemical parameters collected during summer 2010. Results show that most power‐law fitted PSD slopes ranged from 2.5 to 4.5, covering nearly the entire range observed for natural waters. Offshore waters showed a predominance of smaller particles while near the coast, the effect of riverine inputs on PSD were apparent. Particulate inorganic matter contributed more to total suspended matter in coastal waters leading to lower PSD slopes than offshore. The depth distribution of PSD slopes shows that larger particles were associated with the pycnocline. Below the pycnocline, smaller particles dominated the spectra. A comparison between a PSD slope‐based method to derive phytoplankton size class (PSC) and pigment‐based derived PSC showed the two methods agreed relatively well. This study provides valuable baseline information on particle size properties and phytoplankton composition estimates in a sub‐arctic environment subject to rapid environmental change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».