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Enregistrement W2076489367 · doi:10.1029/2009gl040570

Impact of a decreasing sea ice cover on the vertical export of particulate organic carbon in the northern Laptev Sea, Siberian Arctic Ocean

2009· article· en· W2076489367 sur OpenAlexafffund
Catherine Lalande, Simon Bélanger, Louis Fortier

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNetworks of Centres of Excellence of CanadaUniversity of ManitobaCanada Research ChairsArcticNetInternational Arctic Research Center, University of Alaska, Fairbanks
Mots-clésArcticOceanographySea iceEnvironmental scienceArctic ice packSedimentGeologyTotal organic carbonParticulatesArctic geoengineeringPermafrostArctic sea ice declineClimatologyAntarctic sea iceGeomorphologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long‐term sediment traps were deployed from September 2005 to August 2007 in the northern Laptev Sea to assess the annual variability in vertical export of particulate organic carbon (POC). The second year of deployment coincided with the record low in Arctic summer ice extent reached in 2007 that resulted in an increase in marine primary production over the Siberian shelves. POC export fluxes increased during ice melt in 2007, leading to a ∼2‐fold increase in annual POC export relative to 2005–2006 over the continental slope of the Laptev Sea. These results suggest that the continuous decrease of sea ice extent could sustain increased POC export in the northern Laptev Sea and adjacent seas, potentially altering marine ecosystem structure in the Siberian Arctic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations65
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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