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Enregistrement W2939421972 · doi:10.1029/2018jc014308

A Numerical Model Analysis of the Mean and Seasonal Nitrogen Budget on the Northeast U.S. Shelf

2019· article· en· W2939421972 sur OpenAlexaboutno aff
Shuwen Zhang, Charles A. Stock, Enrique Curchitser, Raphaël Dussin

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNortheast Fisheries Science CenterNational Marine Fisheries ServiceNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésOceanographyBiogeochemical cycleContinental shelfEnvironmental scienceDominance (genetics)Temperate climateSubmarine pipelineNitrogenNitrateNitrogen cycleDenitrificationPlanktonBiogeochemistryGeologyEcologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The supply of nitrogen is a primary limiting factor for the productivity of the Northeast United States (NEUS) continental shelf. In this study, a 12‐year (1996–2007) retrospective physical‐biogeochemical simulation over the Northwest Atlantic was used to analyze the mean and seasonal NEUS shelf nitrogen budget, including the connections between shelf subregions: the Gulf of Maine/Georges Bank (GoM/GB), and the Mid‐Atlantic Bight (MAB). The model captures the primary mean and seasonal patterns of shelf circulation, nitrate, and plankton dynamics. Results confirm aspects of previous nitrogen budget analyses, including the dominance of offshore nitrogen influxes into the GoM/GB and the prominent role of riverine influxes and sedimentary denitrification in the MAB. However, detailed spatiotemporal analysis of nitrogen fluxes highlights the importance of dispersed inflows of shallow to intermediate depth waters (0–75 m), which can at times exceed the deep nitrogen influx emphasized in previous studies. A seasonal analysis shows a pronounced shift from the net import of nitrogen to the GoM/GB region during late fall and winter, to the net export of nitrogen from the region in the spring and early summer. The MAB, in contrast, consistently exports nitrogen to offshore waters. The prominence of the 0‐75m nitrogen supply has implications for the roles of Labrador Slope Water and Atlantic Temperate Slope Water on the NEUS ecosystems, as Atlantic Temperate Slope Water has greater nitrate concentrations than Labrador Slope Water at depth but often less at the surface. Results suggest the need for further study of shallow to intermediate depth inflows beyond those from the Scotian Shelf, particularly during the fall/winter of net nitrogen inflow.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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