Effects of microbial processes and CaCO3 dynamics on inorganic carbon cycling in snow-covered Arctic winter sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Few combined measurements of primary and bacterial productivity exist for Arctic sea ice, particularly during winter, making it difficult to assess the relative importance of these microbial processes for carbon cycling in sea ice. Furthermore, the occurrence of calcium carbonate (CaCO3 ), though well-documented in sea ice, is poorly described for the overlying snow. To address these gaps, we investigated primary and bacterial productivity and carbon dynamics at 2 contrasting locations: (1) a landfast site, with thick snow-covered first-year sea ice, and (2) a polynya site, with thin snow-covered young (<1 wk) sea ice. Comparisons of bacterial carbon demand and primary production indicated net heterotrophy in the sea ice at both locations, with a net carbon consumption rate of 0.87 to 1.86 mg C m-2 d-1 derived from sea ice bacterial carbon demand of 0.93 to 2.00 mg C m-2 d-1 and gross primary production of 0.06 to 0.14 mg C m-2 d-1. As these microbial rates are very low, physical processes largely account for the observed CO2 depletion in the ice. High CaCO3 concentrations of 250 to 430 µmol kg-1 were measured in the snow covers which, though similar to concentrations in the underlying ice, are orders of magnitude higher than those reported from the few studies available on CaCO3 in snow. Together these results suggest that the role of biology in modulating inorganic carbon cycling in ice, which can be important in spring, is minor as compared to abiotic processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».