Review on Spatial-Temporal Variation of China' Offshore Phytoplankton Chlorophyll and Primary Productivity and Their Variational Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Based on synthetical analysis of spatial and temporal distribution and seasonal variations of offshore phytoplankton in different seas of China, and a review on phytoplankton chlorophyll and primary productivity were summarized. Chl-a and primary productivity in different ocean regions present significant spatial and temporal variation under the control of the combined effects of complex physical environmental fields and biogeochemistry: in space, the chlorophyll concentration shows roughly high alongshore regions and low in offshore regions, with the increasing tendency of Chl-a with the increase of latitude in the offshore waters; as for time, it generally showed significant seasonal variation, especially in northern seasonal characteristics, including the maximum of seasonal chlorophyll concentration and productivity in the South China Sea appear generally in the winter, while they in northern waters north China appear gradually in the spring. The main factors regulating the growth of phytoplankton include nutrients, temperature, light, terrestrial input, monsoon, ocean circulation, eddies and so on. However in different ocean regions, limiting factors of phytoplankton growth in different seasons are generally various. In addition, due to the low accuracy of remote sensing and low repeatability and more sparse arrangement of field observation stations, it is difficult to explore the impact of these mechanisms, and thus, the main mechanisms regulating phytoplankton growth are needed for further study in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».