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Enregistrement W2043938817 · doi:10.1029/2009jc005482

Alkalinity distribution in the western North Atlantic Ocean margins

2010· article· en· W2043938817 sur OpenAlexaboutno aff
Wei‐Jun Cai, Xinping Hu, Wei‐Jen Huang, Li‐Qing Jiang, Yongchen Wang, Tsung‐Hung Peng, Xin Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Diego
Mots-clésAlkalinitySalinityOceanographyPlumeGeologyLatitudeMixing (physics)DischargeEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Drainage basinGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Total alkalinity (TA) distribution and its relationship with salinity (S) along the western North Atlantic Ocean (wNAO) margins from the Labrador Sea to tropical areas are examined in this study. Based on the observed TA‐S patterns, the mixing processes that control alkalinity distribution in these areas can be categorized into a spectrum of patterns that are bracketed by two extreme mixing types, i.e., alongshore current‐dominated and river‐dominated. Alongshore current‐dominated mixing processes exhibit a segmented mixing line with a shared mid‐salinity end‐member. In such cases (i.e., Labrador Sea, Gulf of Maine, etc.), the y‐intercept of the high salinity segment of the mixing line is generally higher than the local river alkalinity values, and it reflects the mixing history of the alongshore current. In contrast, in river‐dominated mixing (Amazon River, Caribbean Sea, etc.), good linear relationships between alkalinity and salinity are generally observed, and the zero salinity intercepts of the TA‐S regressions roughly match those of the regional river alkalinity values. TA‐S mixing lines can be complicated by rapid changes in the river end‐member value and by another river nearby with a different TA value (e.g., Mississippi‐Atchafalaya/Gulf of Mexico). In the wNAO margins, regression intercepts and river end‐members have a clear latitudinal distribution pattern, increasing from a low of ∼300 μ mol kg −1 in the Amazon River plume to a high value between ∼500–1100 μ mol kg −1 in the middle and high latitude margins. The highest value of ∼2400 μ mol kg −1 is observed in the Mississippi River influenced areas. In addition to mixing control, biological processes such as calcification and benthic alkalinity production may also affect ocean margin alkalinity distribution. Therefore, deriving inorganic carbon system information in coastal oceans using alkalinity‐salinity relationships, in particular, those of generic nature, may lead to significant errors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations241
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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