MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3138402703 · doi:10.1029/2020gb006759

Deep Chlorophyll Maxima in the Global Ocean: Occurrences, Drivers and Characteristics

2021· article· en· W3138402703 sur OpenAlexaff
Marin Cornec, Hervé Claustre, Alexandre Mignot, Lionel Guidi, Léo Lacour, Antoine Poteau, Fabrizio D’Ortenzio, Bernard Gentili, Catherine Schmechtig

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilFondation BNP ParibasAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPhytoplanktonEnvironmental scienceBiogeochemical cycleArgoChlorophyll aDeep seaDeep chlorophyll maximumOceanographyParticulate organic carbonBiomass (ecology)Water columnOcean colorChlorophyllNutrientAtmospheric sciencesGeologySatelliteEcologyBiologyPhotic zone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stratified oceanic systems are characterized by the presence of a so-called Deep Chlorophyll a Maximum (DCM) not detectable by ocean color satellites. A DCM can either be a phytoplankton (carbon) biomass maximum (Deep Biomass Maximum, DBM), or the consequence of photoacclimation processes (Deep photoAcclimation Maximum, DAM) resulting in the increase of chlorophyll a per phytoplankton carbon. Even though these DCM (further qualified as either DBMs or DAMs) have long been studied, no global-scale assessment has yet been undertaken and large knowledge gaps still remain in relation to the environmental drivers responsible for their formation and maintenance. In order to investigate their spatial and temporal variability in the open ocean, we use a global data set acquired by more than 500 Biogeochemical-Argo floats given that DCMs can be detected from the comparative vertical distribution of chlorophyll a concentrations and particulate backscattering coefficients. Our findings show that the seasonal dynamics of the DCMs are clearly region-dependent. High-latitude environments are characterized by a low occurrence of intense DBMs, restricted to summer. Meanwhile, oligotrophic regions host permanent DAMs, occasionally replaced by DBMs in summer, while subequatorial waters are characterized by permanent DBMs benefiting from favorable conditions in terms of both light and nutrients. Overall, the appearance and depth of DCMs are primarily driven by light attenuation in the upper layer. Our present assessment of DCM occurrence and of environmental conditions prevailing in their development lay the basis for a better understanding and quantification of their role in carbon budgets (primary production and export).

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations206
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Biogeochemical CyclesMême sujetMarine and coastal ecosystemsTravaux en français237 207