MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3157304904 · doi:10.1002/lno.11768

Strong and regionally distinct links between ice‐retreat timing and phytoplankton production in the Arctic Ocean

2021· article· en· W3157304904 sur OpenAlexaboutno aff
Hongjun Song, Rubao Ji, Meibing Jin, Yun Li, Zhixuan Feng, Øystein Varpe, Cabell S. Davis

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceOceanographyPhytoplanktonBloomArcticEnvironmental scienceBiogeochemical cycleArctic ice packAlgal bloomMarine ecosystemArctic sea ice declineStratification (seeds)GeologyEcosystemNutrientDrift iceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent rapid sea‐ice changes in the Arctic Ocean have been widely considered to alter phytoplankton bloom timing and primary production, but the magnitude and regionality of this effect remain unclear. Here, we examined the spatial patterns in bloom timing, bloom magnitude, and primary productivity in relation to ice‐retreat timing, using a combination of satellite observations and numerical modeling. We found distinct regional differences in how the phytoplankton bloom relates to ice‐retreat timing. In the Arctic shelf regions, earlier and stronger blooms follow earlier annual ice retreats and enhanced light availability. By contrast, in some parts of the central Arctic, especially in the Canada Basin, there have been weakened blooms and reduced primary production in recent years. This reduction is largely due to a chain reaction triggered by earlier ice‐melt and enhanced haline stratification, which further suppress vertical nutrient exchange and reduce surface nutrients in an already nutrient‐limited system. Recognizing and quantifying strong and regionally distinct links between sea‐ice retreat and primary production will improve spatiotemporal projections of biogeochemical cycles and trophic flows in Arctic marine ecosystems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLimnology and OceanographyMême sujetArctic and Antarctic ice dynamicsTravaux en français237 207