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Enregistrement W3013276528 · doi:10.1029/2020pa004149

Climate‐Modulated Nutrient Conditions Along the Labrador Shelf: Evidence From Nitrogen Isotopes in a Six‐Hundred‐Year‐Old Crustose Coralline Alga

2021· article· en· W3013276528 sur OpenAlexaboutno aff
John M. Doherty, B. Williams, Esme Kline, Walter H. Adey, Benoît Thibodeau

Notice bibliographique

RevuePaleoceanography and Paleoclimatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity Research Committee, University of Hong KongNational Science Foundation
Mots-clésOceanographyCrustoseNutrientNitrateEnvironmental scienceNorth Atlantic oscillationClimate changeOcean currentEcologyGeologyBiologyReef

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impacts of climate change on north Atlantic nutrient chemistry remain poorly understood, as there exist a multitude of rapidly changing biological and physical drivers of nutrient conditions throughout the region. Here, we present nitrogen isotope measurements derived from a six‐hundred‐year‐old crustose coralline alga (δ 15 N algal ) to elucidate historical and contemporary trends in nitrate utilization and circulation patterns along the Labrador Shelf. Prior to the early 1900s, we argue that intervals during which utilization approached completion were controlled by reduced nitrate advection linked to an increased proportion of nitrate‐poor polar waters and subdued Atlantic influence, as expected from concurrent negative modes of the Atlantic multidecadal oscillation. While nitrate conditions should have recovered in recent years, our record suggests that high utilization persisted since ∼1870, which we also attribute to reduced Atlantic advection, likely associated with the twentieth‐century anthropogenic weakening of the Atlantic meridional overturning circulation. These results highlight the role of ongoing climate‐induced circulation changes in modulating nutrient distributions throughout the subpolar north Atlantic, which may have implications for other environmental phenomena such as fisheries and oceanic carbon storage.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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