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Enregistrement W2890445359 · doi:10.5194/bg-16-1281-2019

Carbon cycling in the North American coastal ocean: a synthesis

2019· article· en· W2890445359 sur OpenAlexafffund
Katja Fennel, Simone R. Alin, Leticia Barbero, Wiley Evans, Timothée Bourgeois, Sarah Cooley, John P. Dunne, Richard A. Feely, José Martín Hernández‐Ayón, Xinping Hu, Steven E. Lohrenz, Frank Müller‐Karger, Raymond P. Najjar, Lisa L. Robbins, Elizabeth H. Shadwick, Samantha Siedlecki, Nadja Steiner, Adrienne J. Sutton, Daniela Turk, Penny Vlahos, Zhaohui Aleck Wang

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNOAA Pacific Marine Environmental LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOcean Acidification ProgramLamont-Doherty Earth Observatory, Columbia UniversityNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Aeronautics and Space AdministrationUniversity of MiamiHakai Institute
Mots-clésOceanographyEnvironmental scienceCarbon sinkArcticSink (geography)Carbon cycleLatitudeCarbon fluxExclusive economic zoneRepresentative Concentration PathwaysCarbon fibersGeologyClimate changeGeographyClimate modelEcosystemEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A quantification of carbon fluxes in the coastal ocean and across its boundaries with the atmosphere, land, and the open ocean is important for assessing the current state and projecting future trends in ocean carbon uptake and coastal ocean acidification, but this is currently a missing component of global carbon budgeting. This synthesis reviews recent progress in characterizing these carbon fluxes for the North American coastal ocean. Several observing networks and high-resolution regional models are now available. Recent efforts have focused primarily on quantifying the net air–sea exchange of carbon dioxide (CO2). Some studies have estimated other key fluxes, such as the exchange of organic and inorganic carbon between shelves and the open ocean. Available estimates of air–sea CO2 flux, informed by more than a decade of observations, indicate that the North American Exclusive Economic Zone (EEZ) acts as a sink of 160±80 Tg C yr−1, although this flux is not well constrained. The Arctic and sub-Arctic, mid-latitude Atlantic, and mid-latitude Pacific portions of the EEZ account for 104, 62, and −3.7 Tg C yr−1, respectively, while making up 51 %, 25 %, and 24 % of the total area, respectively. Combining the net uptake of 160±80 Tg C yr−1 with an estimated carbon input from land of 106±30 Tg C yr−1 minus an estimated burial of 65±55 Tg C yr−1 and an estimated accumulation of dissolved carbon in EEZ waters of 50±25 Tg C yr−1 implies a carbon export of 151±105 Tg C yr−1 to the open ocean. The increasing concentration of inorganic carbon in coastal and open-ocean waters leads to ocean acidification. As a result, conditions favoring the dissolution of calcium carbonate occur regularly in subsurface coastal waters in the Arctic, which are naturally prone to low pH, and the North Pacific, where upwelling of deep, carbon-rich waters has intensified. Expanded monitoring and extension of existing model capabilities are required to provide more reliable coastal carbon budgets, projections of future states of the coastal ocean, and quantification of anthropogenic carbon contributions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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