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Enregistrement W2972411411 · doi:10.5194/essd-12-151-2020

Green Edge ice camp campaigns: understanding the processes controlling the under-ice Arctic phytoplankton spring bloom

2020· article· en· W2972411411 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensGDG EnvironnementUniversité du Québec à RimouskiUniversity of CalgaryThe Quebec Population Health Research NetworkCenter for Northern StudiesUniversity of ManitobaInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsAgence Nationale de la RechercheUniversity of ManitobaCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité Laval
Mots-clésOceanographyEnvironmental sciencePhytoplanktonSea iceSpring bloomBayBloomArcticEcologyNutrientGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Green Edge initiative was developed to investigate the processes controlling the primary productivity and fate of organic matter produced during the Arctic phytoplankton spring bloom (PSB) and to determine its role in the ecosystem. Two field campaigns were conducted in 2015 and 2016 at an ice camp located on landfast sea ice southeast of Qikiqtarjuaq Island in Baffin Bay (67.4797∘ N, 63.7895∘ W). During both expeditions, a large suite of physical, chemical and biological variables was measured beneath a consolidated sea-ice cover from the surface to the bottom (at 360 m depth) to better understand the factors driving the PSB. Key variables, such as conservative temperature, absolute salinity, radiance, irradiance, nutrient concentrations, chlorophyll a concentration, bacteria, phytoplankton and zooplankton abundance and taxonomy, and carbon stocks and fluxes were routinely measured at the ice camp. Meteorological and snow-relevant variables were also monitored. Here, we present the results of a joint effort to tidy and standardize the collected datasets, which will facilitate their reuse in other Arctic studies. The dataset is available at https://doi.org/10.17882/59892 (Massicotte et al., 2019a).

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,171 · 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