Variability of USA East Coast surface total alkalinity distributions revealed by automated instrument measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Seawater total alkalinity (TA) is one important determinant used to monitor the ocean carbon cycle, whose spatial distributions have previously been characterized along the United States East Coast via discrete bottle samples. Using these data, several regional models for TA retrievals based on practical salinity (S) have been developed. Broad-scale seasonal or interannual variations, however, are not well resolved in these models and existing data are highly seasonally biased. This study reports findings from the first long duration deployment of a new, commercially available TA titrator aboard a research vessel and the continuous underway surface TA measurements produced. The instrument, operated on seven East Coast USA cruises during six months in 2017 and for two months in 2018 on the summertime East Coast Ocean Acidification survey (ECOA-2), collected a total of nearly 11,000 surface TA measurements. Data from these efforts, along with a newly synthesized set of more than 11,000 regional surface TA observations, are analyzed to re-examine distributions of TA and S along the United States East Coast. Overall, regional distributions of S and TA generally agreed with prior findings, but linear TA:S regressions varied markedly over time and deviated from previously developed models. This variability is likely due to a combination of biological, seasonal, and episodic influences and indicates that substantial errors of ±10–20 μmol kg−1 in TA estimation from S can be expected due to these factors. This finding has likely implications for numerical ecosystem modeling and inorganic carbon system calculations. New results presented in this paper provide refined surface TA:S relationships, present more data in space and time, and improve TA modeling uncertainty.
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.
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) | 0,006 | 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 découle