MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2573802682 · doi:10.1002/2016gl071881

Eutrophication‐induced acidification of coastal waters in the northern Gulf of Mexico: Insights into origin and processes from a coupled physical‐biogeochemical model

2017· article· en· W2573802682 sur OpenAlexaff
Arnaud Laurent, Katja Fennel, Wei‐Jun Cai, Wei‐Jen Huang, Leticia Barbero, Rik Wanninkhof

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographyBiogeochemical cycleEutrophicationBenthic zoneEnvironmental scienceOcean acidificationHypoxia (environmental)BiogeochemistryBottom waterWater columnStratification (seeds)PhytoplanktonNutrientGeologyEnvironmental chemistrySeawaterEcologyOxygenChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nutrient inputs from the Mississippi/Atchafalaya River system into the northern Gulf of Mexico promote high phytoplankton production and lead to high respiration rates. Respiration coupled with water column stratification results in seasonal summer hypoxia in bottom waters on the shelf. In addition to consuming oxygen, respiration produces carbon dioxide (CO2), thus lowering the pH and acidifying bottom waters. Here we present a high‐resolution biogeochemical model simulating this eutrophication‐driven acidification and investigate the dominant underlying processes. The model shows the recurring development of an extended area of acidified bottom waters in summer on the northern Gulf of Mexico shelf that coincides with hypoxic waters. Not reported before, acidified waters are confined to a thin bottom boundary layer where the production of CO2 by benthic metabolic processes is dominant. Despite a reduced saturation state, acidified waters remain supersaturated with respect to aragonite.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations149
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetOcean Acidification Effects and ResponsesTravaux en français237 207