The Processing and Impact of Dissolved Riverine Nitrogen in the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Although the Arctic Ocean is the most riverine-influenced of all of the world’s oceans, the importance of terrigenous nutrients in this environment is poorly understood. This study couples estimates of circumpolar riverine nutrient fluxes from the PARTNERS (Pan-Arctic River Transport of Nutrients, Organic Matter, and Suspended Sediments) Project with a regionally configured version of the MIT general circulation model to develop estimates of the distribution and availability of dissolved riverine N in the Arctic Ocean, assess its importance for primary production, and compare these estimates to potential bacterial production fueled by riverine C. Because riverine dissolved organic nitrogen is remineralized slowly, riverine N is available for uptake well into the open ocean. Despite this, we estimate that even when recycling is considered, riverine N may support 0.5–1.5 Tmol C year −1 of primary production, a small proportion of total Arctic Ocean photosynthesis. Rapid uptake of dissolved inorganic nitrogen coupled with relatively high rates of dissolved organic nitrogen regeneration in N-limited nearshore regions, however, leads to potential localized rates of riverine-supported photosynthesis that represent a substantial proportion of nearshore production.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».