Assessment and improvement of the sea ice processing for dissolved inorganic carbon analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dissolved inorganic carbon (DIC) is an important parameter to characterize the biogeochemical processes in sea ice and across the ocean‐sea ice‐atmosphere interface. The main challenge in bulk sea ice processing for DIC analysis is to melt the ice core without exposure to the air, which otherwise might contaminate the sample. A common practice is to seal the ice core in a gas‐tight plastic bag and remove the air gently using a syringe or a hand pump. However, this procedure is time‐consuming and the uncertainty in DIC concentration processed in this way has not been fully accessed. In this study, we modified the method by using a vacuum sealer and evaluated this procedure by examining the impact of ice sample processing, biological activity, gaseous CO 2 initially present in sea ice, and the presence of ikaite (CaCO 3 ·6H 2 O) crystals. The results show that no loss or gain in DIC occurs during the evacuation and ice melting process and that it might not be necessary to pre‐poison the ice samples during the ice melting process. In addition, gaseous CO 2 initially present in sea ice has a negligible impact on DIC analysis. If detectable ikaite crystals are present in sea ice, the measurement results should be referred to total inorganic carbon instead of DIC. The field test at Station Nord in Greenland demonstrates that the modified method is simple and quick to use even under the most remote and extreme environments.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».