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Enregistrement W2138290588 · doi:10.1029/2012jc008234

Shoaling of the nutricline with an increase in near‐freezing temperature water in the Makarov Basin

2012· article· en· W2138290588 sur OpenAlexaffabout
Shigeto Nishino, Motoyo Itoh, William J. Williams, Igor Semiletov

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesJST-Mirai ProgramJapan Agency for Marine-Earth Science and Technology
Mots-clésOceanographyOcean gyreGeologyShoaling and schoolingMeltwaterWater massCircumpolar deep waterSea iceStructural basinDeep waterGeomorphologyNorth Atlantic Deep WaterEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The water mass changes in the Makarov Basin and adjacent areas associated with the recent loss of Arctic sea ice had not been studied in detail. We combined data obtained from multiple cruises in these regions and used chemical tracers to investigate the spatial and temporal changes in water masses. Our data show that a previously present temperature maximum water has disappeared from the Makarov Basin and Chukchi Abyssal Plain due to enhanced cooling and convection in the East Siberian Sea. In addition, a large volume of water has formed by cooling and convection and is flowing into the Makarov Basin, producing a temperature minimum with relatively high nutrients and resulting in a shoaling of the nutricline. This temperature minimum water likely originated from the eastern part of the East Siberian Sea, where significant open water areas appeared after 2005 in the freeze‐up season. The water mass boundary between this temperature minimum water and the Pacific‐origin temperature minimum water shifted westward from the Chukchi Plateau in the early 2000s to the Mendeleyev Ridge in the late 2000s, probably owing to a westward flow of the enhanced Beaufort Gyre associated with recent sea ice loss in the Canada Basin. Although the shoaling of the nutricline in the Makarov Basin could increase phytoplankton production, such production could decrease in the southern Makarov Basin because a large amount of sea ice meltwater covers that region and might decrease the nutrient supply from the subsurface layer.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations48
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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