Marine‐terminating glaciers sustain high productivity in Greenland fjords
Notice bibliographique
Résumé
Accelerated mass loss from the Greenland ice sheet leads to glacier retreat and an increasing input of glacial meltwater to the fjords and coastal waters around Greenland. These high latitude ecosystems are highly productive and sustain important fisheries, yet it remains uncertain how they will respond to future changes in the Arctic cryosphere. Here we show that marine-terminating glaciers play a crucial role in sustaining high productivity of the fjord ecosystems. Hydrographic and biogeochemical data from two fjord systems adjacent to the Greenland ice sheet, suggest that marine ecosystem productivity is very differently regulated in fjords influenced by either land-terminating or marine-terminating glaciers. Rising subsurface meltwater plumes originating from marine-terminating glaciers entrain large volumes of ambient deep water to the surface. The resulting upwelling of nutrient-rich deep water sustains a high phytoplankton productivity throughout summer in the fjord with marine-terminating glaciers. In contrast, the fjord with only land-terminating glaciers lack this upwelling mechanism, and is characterized by lower productivity. Data on commercial halibut landings support that coastal regions influenced by large marine-terminating glaciers have substantially higher marine productivity. These results suggest that a switch from marine-terminating to land-terminating glaciers can substantially alter the productivity in the coastal zone around Greenland with potentially large ecological and socio-economic implications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».