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Enregistrement W2581664766 · doi:10.1007/s13280-016-0894-2

Sea ice and primary production proxies in surface sediments from a High Arctic Greenland fjord: Spatial distribution and implications for palaeoenvironmental studies

2017· article· en· W2581664766 sur OpenAlexaff
Sofia Ribeiro, Mikael K. Sejr, Audrey Limoges, Maija Heikkilä, Thorbjørn Joest Andersen, Petra Tallberg, Kaarina Weckström, Katrine Husum, Matthias Forwick, Tage Dalsgaard, Guillaume Massé, Marit‐Solveig Seidenkrantz, Søren Rysgaard

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversité Laval
Organismes subventionnairesNationale Geologiske Undersøgelser for Danmark og GrønlandPinngortitaleriffikVillum FondenDanmarks Frie ForskningsfondMinistry of EnvironmentMiljø- og FødevareministerietAarhus Universitet
Mots-clésFjordGeologyOceanographyArcticSea iceArctic ice packGroenlandiaSpatial distributionThe arcticPrimary (astronomy)Physical geographyIce sheetGeographyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to establish a baseline for proxy-based reconstructions for the Young Sound–Tyrolerfjord system (Northeast Greenland), we analysed the spatial distribution of primary production and sea ice proxies in surface sediments from the fjord, against monitoring data from the Greenland Ecosystem Monitoring Programme. Clear spatial gradients in organic carbon and biogenic silica contents reflected marine influence, nutrient availability and river-induced turbidity, in good agreement with in situ measurements. The sea ice proxy IP25 was detected at all sites but at low concentrations, indicating that IP25 records from fjords need to be carefully considered and not directly compared to marine settings. The sea ice-associated biomarker HBI III revealed an open-water signature, with highest concentrations near the mid-July ice edge. This proxy evaluation is an important step towards reliable palaeoenvironmental reconstructions that will, ultimately, contribute to better predictions for this High Arctic ecosystem in a warming climate.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,159

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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