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Enregistrement W3149424057 · doi:10.1088/1748-9326/abf58b

Freshening leads to a three-decade trend of declining nutrients in the western Arctic Ocean

2021· article· en· W3149424057 sur OpenAlexaboutno aff
Yanpei Zhuang, Haiyan Jin, Wei‐Jun Cai, Hongliang Li, Meibing Jin, Di Qi, Jianfang Chen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésArcticEnvironmental scienceNutrientOceanographySea iceStratification (seeds)Arctic sea ice declineCanada BasinNitrateNew productionClimatologyArctic ice packGeologyPhytoplanktonEcologyBiologyDrift ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rapid warming and sea-ice loss in the Arctic Ocean are among the most profound climatic changes to have occurred in recent decades on Earth. Arctic Ocean biological production appears that it may be increasing as a result, but the consequences for nutrient concentrations are unknown. We have assembled a collection of historical field data showing that average concentrations of the macronutrients nitrate and phosphate have decreased by 79% and 29%, respectively, in surface waters of the western Arctic Ocean basin over the past three decades. The field observations and results from numerical ocean simulations suggest that this long-term trend toward more oligotrophic (nutrient-poor) conditions is driven primarily by the compound effects of sea-ice loss: a reduced resupply of nutrients from subsurface waters (due to fresh water addition and stronger upper-ocean stratification) coincident with increased biological consumption of nutrients (due to the greater availability of light needed for photosynthesis).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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