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Enregistrement W2531187933 · doi:10.1002/lom3.10144

Correction of profiles of in‐situ chlorophyll fluorometry for the contribution of fluorescence originating from non‐algal matter

2016· article· en· W2531187933 sur OpenAlexaff
Xiaogang Xing, Hervé Claustre, Emmanuel Boss, Collin S. Roesler, Emanuele Organelli, Antoine Poteau, Marie Barbieux, Fabrizio D’Ortenzio

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgoFluorometerChlorophyll aChlorophyll fluorescenceChlorophyllEnvironmental scienceFluorescenceOcean gyreRemote sensingFluorescence spectroscopyOceanographySubtropicsGeologyBotanyBiologyPhysicsEcologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In situ chlorophyll fluorometers have been widely employed for more than half a century, and to date, it still remains the most used instrument to estimate chlorophyll‐a concentration in the field, especially for measurements onboard autonomous observation platforms, e.g., Bio‐Argo floats and gliders. However, in deep waters (> 300 m) of some specific regions, e.g., subtropical gyres and the Black Sea, the chlorophyll fluorescence profiles frequently reveal “deep sea red fluorescence” features. In line with previous studies and through the analysis of a large data set (cruise transect in the South East Pacific and data acquired by 82 Bio‐Argo floats), we show that the fluorescence signal measured by a humic‐like DOM fluorometer is highly correlated to the “deep sea red fluorescence.” Both fluorescence signals are indeed linearly related in deep waters. To remove the contribution of non‐algal organic matter from chlorophyll fluorescence profiles, we introduce a new correction. Rather that removing a constant value (generally the deepest chlorophyll a fluorescence value from the profile, i.e., so‐called “deep‐offset correction”), we propose a correction method which relies on DOM fluorometry and on its variation with depth. This new method is validated with chlorophyll concentration extracted from water samples and further applied on the Bio‐Argo float data set. More generally, we discuss the potential of the proposed method to become a standard and routine procedure in quality‐control and correction of chlorophyll a fluorescence originating from Bio‐Argo network.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations57
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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