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Enregistrement W3083503482 · doi:10.1007/s10872-020-00561-7

Nutrient and dissolved inorganic carbon variability in the North Pacific

2020· article· en· W3083503482 sur OpenAlexaff
Sayaka Yasunaka, Humio Mitsudera, Frank A. Whitney, Shin-ichiro Nakaoka

Notice bibliographique

RevueJournal of Oceanography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinistry of the Environment, Government of Japan
Mots-clésSubarctic climateDrawdown (hydrology)Pacific decadal oscillationOceanographyNutrientOcean gyreEnvironmental scienceDissolved organic carbonGeologyAdvectionSilicateSubtropicsSea surface temperatureChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A compilation of surface water nutrient (phosphate, nitrate, and silicate) and partial pressure of CO2 (pCO2) observations from 1961 to 2016 reveals seasonal and interannual variability in the North Pacific. Nutrients and calculated dissolved inorganic carbon (DIC) reach maximum concentrations in March and minimum in August. Nutrient and DIC variability is in-phase (anti-phase) with changes in the mixed layer depth (sea surface temperature) north of 30 °N, and it is anti-phase (in-phase) with changes in Chl-a north of 40 °N (in 30 °N–40 °N). Seasonal drawdown of nutrients and DIC is larger toward the northwest and shows a local maximum in the boundary region between the subarctic and subtropics. Stoichiometric ratios of seasonal drawdown show that, compared to nitrate, silicate drawdown is large in the northwestern subarctic including the Bering and Okhotsk seas, and drawdown of carbon is larger toward the south. Net community production in mixed layer from March to July is estimated to be more than 6 gC/m2/mo in the boundary region between the subarctic and subtropics, the western subarctic, the Gulf of Alaska, and the Bering Sea. Nutrient and DIC concentrations vary with the Pacific Decadal Oscillation and the North Pacific Gyre Oscillation which cause changes in horizontal advection and vertical mixing. The DIC trend is positive in all analysis area and large in the western subtropics (> 1.0 μmol/l/yr). Averaged over the analysis area, it is increasing by 0.77 ± 0.03 μmol/l/yr (0.75 ± 0.02 μmol/kg/yr).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,166 · 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'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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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