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Enregistrement W2322222857 · doi:10.1594/pangaea.60021

Radium 228 and Radium 226 in surface water of the Kara Sea and Laptev Sea

2003· dataset· en· W2322222857 sur OpenAlexaboutno aff
Michiel M Rutgers van der Loeff, S. Kühne, M. Wahsner, Heike Höltzen, Markus Frank, B. Ekwurzel, Manfred Mensch, Volker Rachold

Notice bibliographique

RevuePublishing Network for Geoscientific and Environmental Data (PANGAEA) (Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research) · 2003
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFourth Framework Programme
Mots-clésRadiumOceanographyGeologyEnvironmental scienceRadiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface water in the Transpolar Drift in the Arctic Ocean has a strong signature of 228Ra. In an earlier study of 228Ra in the open Arctic we showed that the major 228Ra source had to be in the Siberian shelf seas, but only a single shelf station was published so far. Here we investigate the sources of this signal on the Siberian shelves by measurements of 228Ra and 226Ra in surface waters of the Kara and Laptev Sea, including the Ob, Yenisey and Lena estuaries.In the Ob and Lena rivers we found an indication for a very strong and unexpected removal of both isotopes in the early stage of estuarine mixing, presumably related to flocculation of organic-rich material. Whereas 226Ra behaves conservatively on the shelf, the distribution of 228Ra is governed by large inputs on the shelves, although sources are highly variable. In the Kara Sea the maximum activity was found in the Baydaratskaya Bay, where tidal resonance and low freshwater supply favour 228Ra accumulation. The Laptev Sea is a stronger source for 228Ra than the Kara Sea. Since a large part of Kara Sea water flows through the Laptev Sea, the 228Ra signal in the Transpolar Drift can be described as originating on the Laptev shelf.The combined freshwater inputs from the Eurasian shelves thus produce a common radium signature with a 228Ra/226Ra activity ratio of 4.0 at 20% river water. The radium signals of the individual Siberian rivers and shelves cannot be separated, but their signal is significantly different from the signal produced on the Canadian shelf (Smith et al., in press). In this respect, the radium tracers add to the information given by Barium. Moreover, with the 5.8 year half-life of 228Ra, they have the potential to serve as a tracer for the age of a water mass since its contact with the shelves.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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