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Enregistrement W2913234285 · doi:10.3390/rs11030238

Analysis of Physical and Biogeochemical Control Mechanisms on Summertime Surface Carbonate System Variability in the Western Ross Sea (Antarctica) Using In Situ and Satellite Data

2019· article· en· W2913234285 sur OpenAlexaff
Paola Rivaro, Carmela Ianni, Lorenza Raimondi, Clara Manno, Silvia Sandrini, Pasquale Castagno, Yuri Cotroneo, Pierpaolo Falco

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésBiogeochemical cycleEnvironmental scienceModerate-resolution imaging spectroradiometerOceanographyCarbonateChlorophyll aSatelliteRadiometerSea surface temperatureClimatologyPhytoplanktonSea iceGeologyRemote sensingEnvironmental chemistryChemistryNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, carbonate system properties were measured in the western Ross Sea (Antarctica) over the 2005–2006 and 2011–2012 austral summers with the aim of analysing their sensitivity to physical and biogeochemical drivers. Daily Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) sea ice concentration maps, obtained prior to and during the samplings, were used to analyse the sea ice evolution throughout the experiment periods. Monthly means and 8-day composite chlorophyll concentration maps from the Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua satellite at 4-km resolution were used to investigate inter-annual and basin scale biological variability. Chlorophyll-a concentrations in surface waters estimated by MODIS satellite data contribute to descriptions of the variability of carbonate system properties in surface waters. Mean values of carbonate system properties were comparable across both investigated years; however, the 2012 data displayed larger variability. Sea ice melting also had a pivotal role in controlling the carbonate system chemistry of the mixed layer both directly through dilution processes and indirectly by favouring the development of phytoplankton blooms. This resulted in high pH and ΩAr, and in low CT, particularly in those areas where high chlorophyll concentration was shown by satellite maps.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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