Seasonal variability of water mass distribution in the southeastern Beaufort Sea determined by total alkalinity and <i>δ</i><sup>18</sup>O
Notice bibliographique
Résumé
We examined the seasonal variability of water mass distributions in the southeastern Beaufort Sea from data collected between September 2003 and August 2004. Salinity, total alkalinity (TA) and isotopic composition ( δ 18 O) of seawater were used together as tracers of freshwater input, i.e., meteoric water and sea ice meltwater. We used an optimum multiparameter analysis to identify the different water masses, including the Mackenzie River, sea ice melt (SIM), winter polar mixed layer (PML), upper halocline water (UHW) with core salinity of 33.1 psu (Pacific origin) and Atlantic Water. Computed values of CO 2 fugacity in seawater ( f CO 2 ‐sw) show that the surface mixed layer (SML) remains mostly undersaturated (328 ± 55 μ atm, n = 552) with respect to the average atmospheric CO 2 concentration (380 ± 5 μ atm) over the study period. The influence of the Mackenzie River ( f CO 2‐SW > 500 μ atm) was relatively small in the southeastern Beaufort Sea, and significant fractions were only observed on the inner Mackenzie Shelf. The contribution of sea ice melt ( f CO 2‐SW < 300 μ atm) to the SML could reach 30% beyond the shelf break and close to the ice pack in autumn. The density of the PML increased through the winter due to cooling and brine rejection. The winter PML reached a maximum depth of 70 m in late April. The UHW ( f CO 2‐SW > 600 μ atm) was usually located between 120 and 180 m depth, but could contribute to the SML during wind‐driven upwelling events, in summer and autumn, and during brine‐driven eddies, in winter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».