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Enregistrement W3014150908 · doi:10.1073/pnas.1918114117

Metrics that matter for assessing the ocean biological carbon pump

2020· article· en· W3014150908 sur OpenAlexafffund
Ken O. Buesseler, Philip W. Boyd, Erin Black, David A. Siegel

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilOcean Frontier InstituteNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésExtrapolationPhotic zoneEnvironmental scienceBiological pumpCarbon fibersCarbon sequestrationCarbon cycleCarbon fluxEcosystemFlux (metallurgy)Earth system scienceClimate changeTotal inorganic carbonAtmospheric sciencesOceanographyCarbon dioxidePhytoplanktonNutrientEcologyGeologyChemistryComputer scienceBiologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biological carbon pump (BCP) comprises wide-ranging processes that set carbon supply, consumption, and storage in the oceans’ interior. It is becoming increasingly evident that small changes in the efficiency of the BCP can significantly alter ocean carbon sequestration and, thus, atmospheric CO 2 and climate, as well as the functioning of midwater ecosystems. Earth system models, including those used by the United Nation’s Intergovernmental Panel on Climate Change, most often assess POC (particulate organic carbon) flux into the ocean interior at a fixed reference depth. The extrapolation of these fluxes to other depths, which defines the BCP efficiencies, is often executed using an idealized and empirically based flux-vs.-depth relationship, often referred to as the “Martin curve.” We use a new compilation of POC fluxes in the upper ocean to reveal very different patterns in BCP efficiencies depending upon whether the fluxes are assessed at a fixed reference depth or relative to the depth of the sunlit euphotic zone (Ez). We find that the fixed-depth approach underestimates BCP efficiencies when the Ez is shallow, and vice versa. This adjustment alters regional assessments of BCP efficiencies as well as global carbon budgets and the interpretation of prior BCP studies. With several international studies recently underway to study the ocean BCP, there are new and unique opportunities to improve our understanding of the mechanistic controls on BCP efficiencies. However, we will only be able to compare results between studies if we use a common set of Ez-based metrics.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations278
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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