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Enregistrement W3024480793 · doi:10.1098/rspa.2019.0769

The impacts of ocean acidification on marine trace gases and the implications for atmospheric chemistry and climate

2020· review· en· W3024480793 sur OpenAlexafffund
Frances E. Hopkins, Parvadha Suntharalingam, Marion Gehlen, Oliver Andrews, Stephen D. Archer, Laurent Bopp, Erik T. Buitenhuis, Isabelle Dadou, Robert A. Duce, Nadine Goris, Tim Jickells, Martin Johnson, Fiona Seh-Lin Keng, Cliff S. Law, Kitack Lee, Peter S. Liss, Martine Lizotte, J. Colin Murrell, Hema Naik, Andrew P. Rees, Jörg Schwinger, Phillip Williamson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesH2020 EnvironmentNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of East AngliaUniversiti MalayaNatural Environment Research CouncilNational Research Foundation of KoreaNorges ForskningsrådSight Research UK
Mots-clésTrace gasOcean acidificationBiogeochemistryAtmospheric chemistryEnvironmental scienceDimethyl sulfideUpwellingOceanographyClimate changeOcean chemistryEnvironmental chemistryEarth scienceChemistryAtmospheric sciencesGeologySeawater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface ocean biogeochemistry and photochemistry regulate ocean–atmosphere fluxes of trace gases critical for Earth's atmospheric chemistry and climate. The oceanic processes governing these fluxes are often sensitive to the changes in ocean pH (or p CO 2 ) accompanying ocean acidification (OA), with potential for future climate feedbacks. Here, we review current understanding (from observational, experimental and model studies) on the impact of OA on marine sources of key climate-active trace gases, including dimethyl sulfide (DMS), nitrous oxide (N 2 O), ammonia and halocarbons. We focus on DMS, for which available information is considerably greater than for other trace gases. We highlight OA-sensitive regions such as polar oceans and upwelling systems, and discuss the combined effect of multiple climate stressors (ocean warming and deoxygenation) on trace gas fluxes. To unravel the biological mechanisms responsible for trace gas production, and to detect adaptation, we propose combining process rate measurements of trace gases with longer term experiments using both model organisms in the laboratory and natural planktonic communities in the field. Future ocean observations of trace gases should be routinely accompanied by measurements of two components of the carbonate system to improve our understanding of how in situ carbonate chemistry influences trace gas production. Together, this will lead to improvements in current process model capabilities and more reliable predictions of future global marine trace gas fluxes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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