Exposing the Distributions and Elemental Associations of Scavenged Particulate Phases in the Ocean Using Basin‐Scale Multi‐Element Data Sets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The GEOTRACES program has greatly increased basin‐scale concentration measurements for a large number of elements in the ocean, both constraining external sources and internal sinks and exposing complex internal cycles of trace elements. Our conceptual frameworks for marine trace element cycling, however, often remain simplified as the production and remineralization of phytoplankton biomass. Despite their complexity, or perhaps because of it, trace element cycles are often predominantly considered as an extension of traditional Redfield macronutrient ratios to C or P. Here we utilize extensive data sets of particulate trace element concentrations from GEOTRACES section cruises in the South Pacific and North Atlantic Oceans to look for evidence of the internal cycles of multiple trace elements without requiring normalization to phytoplankton biomass. Using both traditional and expanded power law regression analyses and multi‐element factor analysis, we expose the internal distributions of six authigenic, biogenic, and lithogenic particulate phases and their multi‐element associations. Critically, no particulate trace element is observed to behave identically to P. Observations include a scavenged Fe phase with a slight surface maximum, which increases linearly with depth below ~ 300 m and which appears to co‐scavenge Cu, V, and La. Particulate Co is found to be associated with phytoplankton, Mn‐biooxides just below the mixed layer, and with a putative heterotrophic phase observed in the surface and at depth. We present an expanded conceptual framework for particulate trace element cycling that has explicit roles for these multiple particulate phases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».