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Enregistrement W2613290103 · doi:10.1002/2016pa003072

Calibration of the carbon isotope composition (δ<sup>13</sup>C) of benthic foraminifera

2017· article· en· W2613290103 sur OpenAlexafffund
Andreas Schmittner, Helen Bostock, Olivier Cartapanis, William B Curry, Helena L. Filipsson, Eric D. Galbraith, Julia Gottschalk, Juan Carlos Herguera, Babette Hoogakker, Samuel L. Jaccard, L. E. Lisiecki, David C Lund, Gema Martínez Méndez, Jean Lynch‐Stieglitz, Andreas Mackensen, Élisabeth Michel, Alan C Mix, Delia W Oppo, Carlye D. Peterson, Janne Repschläger, Elisabeth L. Sikes, Howard J. Spero, Claire Waelbroeck

Notice bibliographique

RevuePaleoceanography · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésForaminiferaBenthic zoneSeawaterOceanographyCarbonateIsotopes of carbonGeologyCarbon cycleCarbon fibersWater columnTotal organic carbonEnvironmental scienceChemistryEnvironmental chemistryEcologyEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The carbon isotope composition (δ13C) of seawater provides valuable insight on ocean circulation, air‐sea exchange, the biological pump, and the global carbon cycle and is reflected by the δ13C of foraminifera tests. Here more than 1700 δ13C observations of the benthic foraminifera genus Cibicides from late Holocene sediments (δ13CCibnat) are compiled and compared with newly updated estimates of the natural (preindustrial) water column δ13C of dissolved inorganic carbon (δ13CDICnat) as part of the international Ocean Circulation and Carbon Cycling (OC3) project. Using selection criteria based on the spatial distance between samples, we find high correlation between δ13CCibnat and δ13CDICnat, confirming earlier work. Regression analyses indicate significant carbonate ion (−2.6 ± 0.4) × 10−3‰/(μmol kg−1) [CO32−] and pressure (−4.9 ± 1.7) × 10−5‰ m−1 (depth) effects, which we use to propose a new global calibration for predicting δ13CDICnat from δ13CCibnat. This calibration is shown to remove some systematic regional biases and decrease errors compared with the one‐to‐one relationship (δ13CDICnat = δ13CCibnat). However, these effects and the error reductions are relatively small, which suggests that most conclusions from previous studies using a one‐to‐one relationship remain robust. The remaining standard error of the regression is generally σ ≅ 0.25‰, with larger values found in the southeast Atlantic and Antarctic (σ ≅ 0.4‰) and for species other than Cibicides wuellerstorfi. Discussion of species effects and possible sources of the remaining errors may aid future attempts to improve the use of the benthic δ13C record.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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
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

Citations102
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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