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Enregistrement W2767472138 · doi:10.1002/2017jc013224

Atmospheric Inputs of Iron and Manganese to Coastal Waters of the Southern California Current System: Seasonality, Santa Ana Winds, and Biogeochemical Implications

2017· article· en· W2767472138 sur OpenAlexfundno aff
Armando Félix‐Bermúdez, Francisco Delgadillo‐Hinojosa, Miguel Ángel Huerta-Díaz, Víctor F. Camacho-Ibar, Eunise Vanessa Torres-Delgado

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja CaliforniaNational Research Council CanadaUniversidad Autónoma de Baja CaliforniaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésUpwellingBiogeochemical cycleEnvironmental scienceDeposition (geology)SeasonalityMineral dustAtmospheric sciencesOceanographyMoistureClimatologyGeologyAerosolEnvironmental chemistryGeographyChemistrySedimentEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The magnitude and temporal variability of mineral dust deposition and its associated Fe and Mn inputs to coastal waters of the California Current System (CCS) has been scarcely investigated. Here we report a 5 year time series (April 2010 to December 2014) of mineral dust (Fdust), Fe (FFe), and Mn (FMn) fluxes to the coastal zone of the southern CCS. Atmospheric deposition displayed a strong seasonal trend, with lowest Fdust, FFe, and FMn during the warm season (May–October), a period dominated by strong moisture‐laden winds of oceanic origin. In contrast, the highest Fdust, FFe, and FMn were recorded during the cool season (November–April), a period characterized by strong winds devoid of moisture coming from the mainland. Our analysis suggests that Santa Ana Wind events could contribute with ∼15%, 20%, and 24%, respectively, to the total annual input of dust, Fe and Mn to the region. Besides, atmospheric soluble Fe inputs are equivalent to between 11% (warm season) and 35% (cool season) of the dissolved Fe supplied by upwelling. Our calculations indicate that atmospheric Fe deposition could explain between ∼5% (warm season) and 15% (cool season) of primary production reported for the southern CCS, suggesting that this route could also be an important input of Fe for primary producers in this region. Finally, the average Fdust, FFe, and FMn for the cool seasons showed a positive interannual trend that was significantly correlated with an intensification of drought conditions over the period 2010–2014 in northwest of Mexico and southwest of the United States.

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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,261

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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