Variability of Surface Water <i>p</i>CO<sub>2</sub> in the Canadian Arctic Archipelago From 2010 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study provides 6 years of high‐resolution underway measurements of the sea surface partial pressure of CO2 (pCO2sw), sea surface temperature, and salinity across the Canadian Arctic Archipelago (CAA). Observed pCO2sw varied regionally, with the northern and central channels of the CAA undersaturated in pCO2sw (with respect to the atmosphere), while the western regions were typically saturated to supersaturated in pCO2sw. This apparent spatial variability was caused to some extent by the timing of our ship transit through the CAA, as we also found a general seasonal trend of pCO2sw being undersaturated in the early summer, followed by saturation to supersaturation in late summer, and a return to undersaturation during the autumn. Sea surface temperature was significantly correlated with pCO2sw at various locations across the CAA, but we also observed the effects of other regional processes like upwelling, primary production, riverine input, and sea ice melt. These processes are linked to each other, and hence, it is impossible to pinpoint only one dominant factor controlling pCO2sw variability in the CAA. However, we found that sea ice dominates the seasonal cycle of all these processes, thus making the timing of sea ice breakup a useful predictor of pCO2sw variability in the CAA. We calculated an average net oceanic sink of 14 mmol CO2 · m−2 · day−1 for the CAA during the summer and autumn seasons, but caution that a more rigorous budgeting approach is required to fully account for biases in dates and locations of our measurements.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».