From sea ice to seals: a moored marine ecosystem observatory in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Although Arctic marine ecosystems are changing rapidly, year-round monitoring is currently very limited and presents multiple challenges unique to this region. The Chukchi Ecosystem Observatory (CEO) described here uses new sensor technologies to meet needs for continuous, high-resolution, and year-round observations across all levels of the ecosystem in the biologically productive and seasonally ice-covered Chukchi Sea off the northwest coast of Alaska. This mooring array records a broad suite of variables that facilitate observations, yielding better understanding of physical, chemical, and biological couplings, phenologies, and the overall state of this Arctic shelf marine ecosystem. While cold temperatures and 8 months of sea ice cover present challenging conditions for the operation of the CEO, this extreme environment also serves as a rigorous test bed for innovative ecosystem monitoring strategies. Here, we present data from the 2015–2016 CEO deployments that provide new perspectives on the seasonal evolution of sea ice, water column structure, and physical properties, annual cycles in nitrate, dissolved oxygen, phytoplankton blooms, and export, zooplankton abundance and vertical migration, the occurrence of Arctic cod, and vocalizations of marine mammals such as bearded seals. These integrated ecosystem observations are being combined with ship-based observations and modeling to produce a time series that documents biological community responses to changing seasonal sea ice and water temperatures while establishing a scientific basis for ecosystem management.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».