Environmental drivers of spring primary production in Hudson Bay
Notice bibliographique
Résumé
Pertinent environmental factors influencing the microalgal bloom during sea-ice breakup in Hudson Bay were investigated in June 2018, producing the first observations of late spring primary production in the offshore waters of this vast inland sea. Phytoplankton production was found to commence at the onset of ice melt, with surface nutrient depletion leading to the formation of a subsurface chlorophyll maximum in the open waters of western Hudson Bay. Concurrently, the melting mobile ice cover in central Hudson Bay created favorable conditions for a diatom-dominated under-ice bloom, with photosynthetic characteristics and relatively high production confirming that phytoplankton cells were able to acclimate to increasing light levels. Lower mean values of phytoplankton production and total chlorophyll a (TChl a) concentration observed under the sea ice (414 mg C m–2 d–1 and 33.7 mg TChl a m–2) than those observed in open waters during the late bloom stage in the western region (460 mg C m–2 d–1 and 53.5 mg TChl a m–2) were attributed to reduced under-ice light levels and low surface concentrations of dissolved inorganic nitrogen (<2 μmol L–1) in central Hudson Bay. However, the highly abundant subice diatom, Melosira arctica, was estimated to contribute an additional 378 mg C m–2 d–1 to under-ice production in this region. Therefore, this subice algal bloom appears to play a similar role in the seasonally ice-covered sub-Arctic as in the central Arctic Ocean where it contributes significantly to local production. By updating historical total production estimates of Hudson Bay ranging between 21.5 and 39 g C m–2 yr–1 with our late spring observations including the novel observation of M. arctica, annual production was recalculated to be 72 g C m–2 yr–1, which equates to mean values for interior Arctic shelves.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».