Field evaluation of a low‐powered, profiling <i>p</i>CO<sub>2</sub> system in coastal Washington
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Summertime upwelling of deep, corrosive waters on the continental shelf of the northern California Current System can exacerbate ocean acidification conditions, providing unsuitable environments for development of calcifying organisms and finfish that are important to the local economy. To better understand the carbonate system in this dynamic region, two recently developed technologies were combined with other sensors to obtain high‐frequency carbon profile data from July 2017 to September 2017. The compact, low‐power sensor package was composed of an optical sensor for partial pressure of carbon dioxide ( p CO 2 optode, Aanderaa model #4797) integrated onto a wave‐powered PRofiling crAWLER (PRAWLER). The PRAWLER profiled from 3 to 80 m, stopping at fixed depths for varying lengths of time to allow for p CO 2 equilibration. p CO 2 derived from a regional empirical algorithm was used to correct optode drift using data at 80 m. Near‐surface adjusted optode p CO 2 agreed within 6 ± 42 μ atm to surface p CO 2 from a nearby Moored Autonomous p CO 2 instrument. Throughout the water column, optode p CO 2 compared to algorithm p CO 2 within −28 ± 66 μ atm. Overall, optode uncertainty was 35–72 μ atm based on root‐mean‐square errors from all comparison data sets. Errors are attributed to optode calibration, adjustment, algorithm uncertainty, and environmental variability between optode and reference data. Improvements for optode performance within this profiling application include using more stable sensing foils, in situ calibration, and pumped flow over the sensing foil. Additionally, the study revealed undersaturated (corrosive) waters with respect to aragonite below 60 m throughout the deployment that reached up to 40 m by mid‐September.
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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 | 0,002 | 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 ».