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Enregistrement W2055107372 · doi:10.5194/bgd-6-971-2009

Carbon cycling in the Arctic Archipelago: the export of Pacific carbon to the North Atlantic

2009· article· en· W2055107372 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth H. Shadwick, Tim Papakyriakou, A. E. Friederike Prowe, D. Leong, S. A. Moore, Helmuth Thomas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of ManitobaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographyArchipelagoArcticArctic dipole anomalyNorth Atlantic Deep WaterSea iceBayThermohaline circulationArctic sea ice declineGeologyEnvironmental scienceArctic ice packAntarctic sea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Arctic Ocean is expected to be disproportionately sensitive to climatic changes, and is thought to be an area where such changes might be detected. The Arctic hydrological cycle is influenced by: runoff and precipitation, sea ice formation/melting, and the inflow of saline waters from Bering and Fram Straits and the Barents Sea Shelf. Pacific water is recognizable as intermediate salinity water, with high concentrations of dissolved inorganic carbon (DIC), flowing from the Arctic Ocean to the North Atlantic via the Canadian Arctic Archipelago. We present DIC data from an east-west section through the Archipelago, as part of the Canadian International Polar Year initiatives. The fractions of Pacific and Arctic Ocean waters leaving the Archipelago and entering Baffin Bay, and subsequently the North Atlantic, are computed. The eastward transport of carbon from the Pacific, via the Arctic, to the North Atlantic is estimated. Altered mixing ratios of Pacific and freshwater in the Arctic Ocean have been recorded in recent decades. Any climatically driven alterations in the composition of waters leaving the Arctic Archipelago may have implications for anthropogenic CO2 uptake, and hence ocean acidification, in the subpolar and temperate North Atlantic.

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)0,000
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 enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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