Century-scale trends and seasonality in pH and temperature for shallow zones of the Bering Sea
Notice bibliographique
Résumé
No records exist to evaluate long-term pH dynamics in high-latitude oceans, which have the greatest probability of rapid acidification from anthropogenic CO2 emissions. We reconstructed both seasonal variability and anthropogenic change in seawater pH and temperature by using laser ablation high-resolution 2D images of stable boron isotopes (δ(11)B) on a long-lived coralline alga that grew continuously through the 20th century. Analyses focused on four multiannual growth segments. We show a long-term decline of 0.08 ± 0.01 pH units between the end of the 19th and 20th century, which is consistent with atmospheric CO2 records. Additionally, a strong seasonal cycle (∼ 0.22 pH units) is observed and interpreted as episodic annual pH increases caused by the consumption of CO2 during strong algal (kelp) growth in spring and summer. The rate of acidification intensifies from -0.006 ± 0.007 pH units per decade (between 1920s and 1960s) to -0.019 ± 0.009 pH units per decade (between 1960s and 1990s), and the episodic pH increases show a continuous shift to earlier times of the year throughout the centennial record. This is indicative of ecosystem shifts in shallow water algal productivity in this high-latitude habitat resulting from warming and acidification.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».