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Enregistrement W3118115925 · doi:10.5194/essd-13-2561-2021

CASCADE – The Circum-Arctic Sediment CArbon DatabasE

2021· article· en· W3118115925 sur OpenAlexafffund
Jannik Martens, Evgeny A Romankevich, Igor Semiletov, Birgit Wild, Bart E. van Dongen, Jorien E. Vonk, Tommaso Tesi, Natalia Shakhova, Oleg Dudarev, Denis Kosmach, A. A. Vetrov, L. I. Lobkovsky, N. A. Belyaev, Robie W. Macdonald, Anna J. Pieńkowski, Timothy I. Eglinton, Negar Haghipour, Salve Dahle, Michael L. Carroll, Emmelie K. L. Åström, Jacqueline M. Grebmeier, Lee W. Cooper, Göran Possnert, Örjan Gustafsson

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNorges ForskningsrådRussian Academy of SciencesNational Research Council CanadaAard- en Levenswetenschappen, Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNatural Environment Research CouncilGovernment Council on Grants, Russian FederationRussian Science FoundationVetenskapsrådetSight Research UKStatoilKnut och Alice Wallenbergs Stiftelse
Mots-clésTerrigenous sedimentArcticBiogeochemical cycleOceanographySedimentEnvironmental scienceTotal organic carbonGeologySedimentary rockCoringDatabaseEarth sciencePhysical geographyEnvironmental chemistryGeochemistryChemistryPaleontologyDrillingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Biogeochemical cycling in the semi-enclosed Arctic Ocean is strongly influenced by land–ocean transport of carbon and other elements and is vulnerable to environmental and climate changes. Sediments of the Arctic Ocean are an important part of biogeochemical cycling in the Arctic and provide the opportunity to study present and historical input and the fate of organic matter (e.g., through permafrost thawing). Comprehensive sedimentary records are required to compare differences between the Arctic regions and to study Arctic biogeochemical budgets. To this end, the Circum-Arctic Sediment CArbon DatabasE (CASCADE) was established to curate data primarily on concentrations of organic carbon (OC) and OC isotopes (δ13C, Δ14C) yet also on total N (TN) as well as terrigenous biomarkers and other sediment geochemical and physical properties. This new database builds on the published literature and earlier unpublished records through an extensive international community collaboration. This paper describes the establishment, structure and current status of CASCADE. The first public version includes OC concentrations in surface sediments at 4244 oceanographic stations including 2317 with TN concentrations, 1555 with δ13C-OC values and 268 with Δ14C-OC values and 653 records with quantified terrigenous biomarkers (high-molecular-weight n-alkanes, n-alkanoic acids and lignin phenols). CASCADE also includes data from 326 sediment cores, retrieved by shallow box or multi-coring, deep gravity/piston coring, or sea-bottom drilling. The comprehensive dataset reveals large-scale features of both OC content and OC sources between the shelf sea recipients. This offers insight into release of pre-aged terrigenous OC to the East Siberian Arctic shelf and younger terrigenous OC to the Kara Sea. Circum-Arctic sediments thereby reveal patterns of terrestrial OC remobilization and provide clues about thawing of permafrost. CASCADE enables synoptic analysis of OC in Arctic Ocean sediments and facilitates a wide array of future empirical and modeling studies of the Arctic carbon cycle. The database is openly and freely available online (https://doi.org/10.17043/cascade; Martens et al., 2021), is provided in various machine-readable data formats (data tables, GIS shapefile, GIS raster), and also provides ways for contributing data for future CASCADE versions. We will continuously update CASCADE with newly published and contributed data over the foreseeable future as part of the database management of the Bolin Centre for Climate Research at Stockholm University.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,021
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,014

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,194 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations58
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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