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Enregistrement W2141754303 · doi:10.5194/bg-4-481-2007

Assessing the potential long-term increase of oceanic fossil fuel CO <sub>2</sub> uptake due to CO <sub>2</sub> -calcification feedback

2007· article· en· W2141754303 sur OpenAlexfundno aff
Andy Ridgwell, Ingrid Zondervan, J. C. Hargreaves, Jelle Bijma, Timothy M. Lenton

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsJapan Agency for Marine-Earth Science and TechnologyNatural Environment Research CouncilCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésEmiliania huxleyiOcean acidificationEnvironmental scienceCarbonateCoccolithophorePhytoplanktonOceanographyPlanktonOcean currentAtmospheric sciencesChemistryEnvironmental chemistryEcologySeawaterGeologyBiologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Plankton manipulation experiments exhibit a wide range of sensitivities of biogenic calcification to simulated anthropogenic acidification of the ocean, with the "lab rat" of planktic calcifiers, Emiliania huxleyi apparently not representative of calcification generally. We assess the implications of this observational uncertainty by creating an ensemble of realizations of an Earth system model that encapsulates a comparable range of uncertainty in calcification response to ocean acidification. We predict that a substantial reduction in marine carbonate production is possible in the future, with enhanced ocean CO2 sequestration across the model ensemble driving a 4–13% reduction in the year 3000 atmospheric fossil fuel CO2 burden. Concurrent changes in ocean circulation and surface temperatures in the model contribute about one third to the increase in CO2 uptake. We find that uncertainty in the predicted strength of CO2-calcification feedback seems to be dominated by the assumption as to which species of calcifier contribute most to carbonate production in the open ocean.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations120
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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