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Enregistrement W2025542187 · doi:10.1029/2004jc002530

Integrating functional diversity, food web processes, and biogeochemical carbon fluxes into a conceptual approach for modeling the upper ocean in a high‐CO<sub>2</sub> world

2005· article· en· W2025542187 sur OpenAlexaff
Louis Legendre, Richard B. Rivkin

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemical cyclePhotic zoneEnvironmental sciencePhytoplanktonOceanographyFood webCarbon cyclePlanktonCarbon sequestrationBiogeochemistryPelagic zoneEcosystemEcologyGeologyBiologyCarbon dioxideNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine food webs influence climate by channeling carbon below the permanent pycnocline, where it can be sequestered. Because most of the organic matter exported from the euphotic zone is remineralized within the “upper ocean” (i.e., the water column above the depth of sequestration), the resulting CO 2 would potentially return to the atmosphere on decadal timescales. Thus ocean‐climate models must consider the cycling of carbon within and from the upper ocean down to the depth of sequestration, instead of only to the base of the euphotic zone. Climate‐related changes in the upper ocean will influence the diversity and functioning of plankton functional types. In order to predict the interactions between the changing climate and the ocean's biology, relevant models must take into account the roles of functional biodiversity and pelagic ecosystem functioning in determining the biogeochemical fluxes of carbon. We propose the development of a class of models that consider the interactions, in the upper ocean, of functional types of plankton organisms (e.g., phytoplankton, heterotrophic bacteria, microzooplankton, large zooplankton, and microphagous macrozooplankton), food web processes that affect organic matter (e.g., synthesis, transformation, and remineralization), and biogeochemical carbon fluxes (e.g., photosynthesis, calcification, respiration, and deep transfer). Herein we develop a framework for this class of models, and we use it to make preliminary predictions for the upper ocean in a high‐CO 2 world, without and with iron fertilization. Finally, we suggest a general approach for implementing our proposed class of models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations36
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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