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Enregistrement W2029039279 · doi:10.5194/bg-7-585-2010

Dynamics and distribution of natural and human-caused hypoxia

2010· article· en· W2029039279 sur OpenAlexaff
Nancy N. Rabalais, Robert J. Díaz, Lisa A. Levin, R. Eugene Turner, Denis Gilbert, J. Zhang

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesCenter for Sponsored Coastal Ocean ResearchNational Oceanic and Atmospheric AdministrationTampa Bay Estuary Program
Mots-clésHypoxia (environmental)Environmental scienceBottom waterEutrophicationPopulationTotal organic carbonUpwellingAnoxic watersEcologyNutrientOxygenOceanographyBiologyGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Water masses can become undersaturated with oxygen when natural processes alone or in combination with anthropogenic processes produce enough organic carbon that is aerobically decomposed faster than the rate of oxygen re-aeration. The dominant natural processes usually involved are photosynthetic carbon production and microbial respiration. The re-supply rate is indirectly related to its isolation from the surface layer. Hypoxic water masses (<2 mg L−1, or approximately 30% saturation) can form, therefore, under "natural" conditions, and are more likely to occur in marine systems when the water residence time is extended, water exchange and ventilation are minimal, stratification occurs, and where carbon production and export to the bottom layer are relatively high. Hypoxia has occurred through geological time and naturally occurs in oxygen minimum zones, deep basins, eastern boundary upwelling systems, and fjords. Hypoxia development and continuation in many areas of the world's coastal ocean is accelerated by human activities, especially where nutrient loading increased in the Anthropocene. This higher loading set in motion a cascading set of events related to eutrophication. The formation of hypoxic areas has been exacerbated by any combination of interactions that increase primary production and accumulation of organic carbon leading to increased respiratory demand for oxygen below a seasonal or permanent pycnocline. Nutrient loading is likely to increase further as population growth and resource intensification rises, especially with increased dependency on crops using fertilizers, burning of fossil fuels, urbanization, and waste water generation. It is likely that the occurrence and persistence of hypoxia will be even more widespread and have more impacts than presently observed. Global climate change will further complicate the causative factors in both natural and human-caused hypoxia. The likelihood of strengthened stratification alone, from increased surface water temperature as the global climate warms, is sufficient to worsen hypoxia where it currently exists and facilitate its formation in additional waters. Increased precipitation that increases freshwater discharge and flux of nutrients will result in increased primary production in the receiving waters up to a point. The interplay of increased nutrients and stratification where they occur will aggravate and accelerate hypoxia. Changes in wind fields may expand oxygen minimum zones onto more continental shelf areas. On the other hand, not all regions will experience increased precipitation, some oceanic water temperatures may decrease as currents shift, and frequency and severity of tropical storms may increase and temporarily disrupt hypoxia more often. The consequences of global warming and climate change are effectively uncontrollable at least in the near term. On the other hand, the consequences of eutrophication-induced hypoxia can be reversed if long-term, broad-scale, and persistent efforts to reduce substantial nutrient loads are developed and implemented. In the face of globally expanding hypoxia, there is a need for water and resource managers to act now to reduce nutrient loads to maintain, at least, the current status.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations1 239
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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