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Enregistrement W2782100630 · doi:10.5194/bg-15-4515-2018

A multi-method autonomous assessment of primary productivity and export efficiency in the springtime North Atlantic

2018· article· en· W2782100630 sur OpenAlexaff
Nathan Briggs, Kristinn Guðmundsson, Ivona Cetinić, Eric A. D’Asaro, Eric Rehm, Craig Lee, Mary Jane Perry

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesNatural Environment Research CouncilSight Research UKNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésDiel vertical migrationEnvironmental scienceProductivityPrimary productionPhytoplanktonOceanographyAtmospheric sciencesEcosystemEcologyNutrientBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Fixation of organic carbon by phytoplankton is the foundation of nearly all open-ocean ecosystems and a critical part of the global carbon cycle. But the quantification and validation of ocean primary productivity at large scale remains a major challenge due to limited coverage of ship-based measurements and the difficulty of validating diverse measurement techniques. Accurate primary productivity measurements from autonomous platforms would be highly desirable due to much greater potential coverage. In pursuit of this goal we estimate gross primary productivity over 2 months in the springtime North Atlantic from an autonomous Lagrangian float using diel cycles of particulate organic carbon derived from optical beam attenuation. We test method precision and accuracy by comparison against entirely independent estimates from a locally parameterized model based on chlorophyll a and light measurements from the same float. During nutrient-replete conditions (80 % of the study period), we obtain strong relative agreement between the independent methods across an order of magnitude of productivities (r2=0.97), with slight underestimation by the diel cycle method (−19 ± 5 %). At the end of the diatom bloom, this relative difference increases to −58 % for a 6-day period, likely a response to SiO4 limitation, which is not included in the model. In addition, we estimate gross oxygen productivity from O2 diel cycles and find strong correlation with diel-cycle-based gross primary productivity over the entire deployment, providing further qualitative support for both methods. Finally, simultaneous estimates of net community productivity, carbon export, and particle size suggest that bloom growth is halted by a combination of reduced productivity due to SiO4 limitation and increased export efficiency due to rapid aggregation. After the diatom bloom, high Chl a-normalized productivity indicates that low net growth during this period is due to increased heterotrophic respiration and not nutrient limitation. These findings represent a significant advance in the accuracy and completeness of upper-ocean carbon cycle measurements from an autonomous platform.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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