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Enregistrement W2803696904 · doi:10.1038/s41598-018-26016-0

Ballasting by cryogenic gypsum enhances carbon export in a Phaeocystis under-ice bloom

2018· article· en· W2803696904 sur OpenAlexaff
Jutta E Wollenburg, Christian Katlein, Gernot Nehrke, Eva‐Maria Nöthig, Jens Matthießen, Anna Nikolopoulos, Fernando Gázquez, Leonard Rossmann, Philipp Assmy, Marcel Babin, Flavienne Bruyant, Marieke Beaulieu, Christine Dybwad, Ilka Peeken

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesNorsk PolarinstituttNorges Forskningsråd
Mots-clésBallastOceanographyGypsumBenthic zoneArcticSea iceEnvironmental sciencePelagic zoneDeep seaWater columnGeologyCarbon fibersMaterials sciencePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mineral ballasting enhances carbon export from the surface to the deep ocean; however, little is known about the role of this process in the ice-covered Arctic Ocean. Here, we propose gypsum ballasting as a new mechanism that likely facilitated enhanced vertical carbon export from an under-ice phytoplankton bloom dominated by the haptophyte Phaeocystis. In the spring 2015 abundant gypsum crystals embedded in Phaeocystis aggregates were collected throughout the water column and on the sea floor at a depth below 2 km. Model predictions supported by isotopic signatures indicate that 2.7 g m−2 gypsum crystals were formed in sea ice at temperatures below −6.5 °C and released into the water column during sea ice melting. Our finding indicates that sea ice derived (cryogenic) gypsum is stable enough to survive export to the deep ocean and serves as an effective ballast mineral. Our findings also suggest a potentially important and previously unknown role of Phaeocystis in deep carbon export due to cryogenic gypsum ballasting. The rapidly changing Arctic sea ice regime might favour this gypsum gravity chute with potential consequences for carbon export and food partitioning between pelagic and benthic ecosystems.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations56
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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