Summertime Biogenic Silica Production and Silicon Limitation in the Pacific Arctic Region From 2006 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a decade of dissolved and particulate silica concentrations within five biological “hot spots” in the Pacific Arctic Region (PAR) and the first measurements of both biogenic silica production rates ( ρ Si) and the kinetics of silicon utilization from a period of four years at the same sites. The “hot spots” were located within the Bering and Chukchi Seas and identified as part of the Distributed Biological Observatory (DBO). Across all hot spots, the highest concentrations of silicic acid (Si(OH) 4 ) and biogenic silica were found near the bottom of the euphotic zone and often correlated with increased ρ Si. For the entire region, the average ρ Si was 19 mmol m −2 day −1 and siliceous microplankton (i.e., diatoms) contributed an average of 62% to primary productivity and 82% to nitrate utilization. Irradiance and [Si(OH) 4 ] had separate and interactive effects on ρ Si. Irradiance modulated both the magnitude of ρ Si and the response of diatoms to changes in Si(OH) 4 . Availability of Si(OH) 4 limited ρ Si in all hot spots in at least one of the four years. Kinetic experiments conducted in all hot spots demonstrated that the half‐saturation constant ( K s ) for ρ Si was 4–8 times higher than ever reported in the literature. In the southeastern Chukchi Sea, an east to west gradient in [bSiO 2 ] and ρ Si may have been driven by differences in the availability of NO 3 − rather than Si(OH) 4 . Despite strong interannual variability, we suggest that phytoplankton phenology responds to short‐term climatic changes, which can have far‐reaching effects on Arctic regions influenced by the Pacific‐origin waters flowing through the PAR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».