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Enregistrement W3088221451 · doi:10.1126/sciadv.abc2678

Arctic mid-winter phytoplankton growth revealed by autonomous profilers

2020· article· en· W3088221451 sur OpenAlexaff
Achim Randelhoff, Léo Lacour, Édouard Leymarie, José Lagunas, Xiaogang Xing, Gérald Darnis, Christophe Penkerc’h, Makoto Sampei, Louis Fortier, Fabrizio D’Ortenzio, Hervé Claustre, Marcel Babin

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversité LavalMakivik Corporation
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean Commission
Mots-clésArcticPhytoplanktonOceanographyThe arcticPolar nightAlgaeSea iceEnvironmental sciencePolarBiologyEcologyGeologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is widely believed that during winter and spring, Arctic marine phytoplankton cannot grow until sea ice and snow cover start melting and transmit sufficient irradiance, but there is little observational evidence for that paradigm. To explore the life of phytoplankton during and after the polar night, we used robotic ice-avoiding profiling floats to measure ocean optics and phytoplankton characteristics continuously through two annual cycles in Baffin Bay, an Arctic sea that is covered by ice for 7 months a year. We demonstrate that net phytoplankton growth occurred even under 100% ice cover as early as February and that it resulted at least partly from photosynthesis. This highlights the adaptation of Arctic phytoplankton to extreme low-light conditions, which may be key to their survival before seeding the spring bloom.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,183
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations68
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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