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Enregistrement W2343168782 · doi:10.1002/2015gb005277

Heavy silicon isotopic composition of silicic acid and biogenic silica in Arctic waters over the Beaufort shelf and the Canada Basin

2016· article· en· W2343168782 sur OpenAlexafffundabout
Diana E. Varela, Mark A. Brzezinski, Charlotte P. Beucher, Janice L. Jones, Karina E. Giesbrecht, Bruno Lansard, Alfonso Mucci

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesArcticNetUniversity of Victoria
Mots-clésOceanographyBiogenic silicaWater columnGeologySilicic acidPelagic zoneSeawaterSea iceArcticCanada BasinWater massDiatom

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The silicon isotopic composition of silicic acid (δ 30 Si(OH) 4 ) and biogenic silica (δ 30 Si‐bSiO 2 ) were measured for the first time in marine Arctic waters from the Mackenzie River delta to the deep Canada Basin in the late summer of 2009. In the upper 100 m of the water column, δ 30 Si(OH) 4 signals (+1.82‰ to +3.08‰) were negatively correlated with the relative contribution of Mackenzie River water. The biogenic Si isotope fractionation factor estimated using an open system model, 30 ε = −0.97 ± 0.17‰, agrees well with laboratory and global‐ocean estimates. Nevertheless, the δ 30 Si dynamics of this region may be better represented by closed system isotope models that yield lower values of 30 ε , between −0.33‰ and −0.41‰, depending on how the contribution of sea‐ice diatoms is incorporated. In the upper 400 m, δ 30 Si‐bSiO 2 values were among the heaviest ever measured in marine suspended bSiO 2 (+2.03‰ to +3.51‰). A positive correlation between δ 30 Si‐bSiO 2 and sea‐ice cover implies that heavy signals can result from isotopically heavy sea‐ice diatoms introduced to pelagic assemblages. Below the surface bSiO 2 production zone, the δ 30 Si(OH) 4 distribution followed that of major water masses. Vertical δ 30 Si(OH) 4 profiles showed a minimum (average of +1.84 ± 0.10‰) in the upper halocline (125–200 m) composed of modified Pacific water and heavier average values (+2.04 ± 0.11‰) in Atlantic water (300–500 m deep). In the Canada Basin Deep Water (below 2000 m), δ 30 Si(OH) 4 averaged +1.88 ± 0.12‰, which represents the most positive value ever measured anywhere in the deep ocean. Since most Si(OH) 4 enters the Arctic from shallow depths in the Atlantic Ocean, heavy deep Arctic δ 30 Si(OH) 4 signals likely reflect the influx of relatively heavy intermediate Atlantic waters. A box model simulation of the global marine δ 30 Si(OH) 4 distribution successfully reproduced the observed patterns, with the δ 30 Si(OH) 4 of the simulated deep Arctic Ocean being the heaviest of all deep‐ocean basins.

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)0,000
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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