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Enregistrement W2085180125 · doi:10.1038/srep01053

Pan-Arctic distributions of continental runoff in the Arctic Ocean

2013· article· en· W2085180125 sur OpenAlexafffundabout
Cédric G. Fichot, Karl Kaiser, Stanford B. Hooker, Rainer M. W. Amon, Marcel Babin, Simon Bélanger, Sally A. Walker, Ronald Benner

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiDalhousie UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchInstitut national des sciences de l'UniversNational Oceanic and Atmospheric AdministrationJapan Agency for Marine-Earth Science and TechnologyCentre National de la Recherche ScientifiqueCentre National d’Etudes SpatialesNational Science FoundationGovernment of CanadaEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésTerrigenous sedimentSurface runoffArcticPermafrostEnvironmental scienceOceanographyContinental shelfArctic dipole anomalyArctic ecologyHydrology (agriculture)GeologyStructural basinEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continental runoff is a major source of freshwater, nutrients and terrigenous material to the Arctic Ocean. As such, it influences water column stratification, light attenuation, surface heating, gas exchange, biological productivity and carbon sequestration. Increasing river discharge and thawing permafrost suggest that the impacts of continental runoff on these processes are changing. Here, a new optical proxy was developed and implemented with remote sensing to determine the first pan-Arctic distribution of terrigenous dissolved organic matter (tDOM) and continental runoff in the surface Arctic Ocean. Retrospective analyses revealed connections between the routing of North American runoff and the recent freshening of the Canada Basin, and indicated a correspondence between climate-driven changes in river discharge and tDOM inventories in the Kara Sea. By facilitating the real-time, synoptic monitoring of tDOM and freshwater runoff in surface polar waters, this novel approach will help understand the manifestations of climate change in this remote region.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations254
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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