Deciphering the Signal of Arctic Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Whether or not Arctic regions remain(ed) a carbon sink or source to the atmosphere during rapidly warming climates (in the past) is a fundamental question with regards to future global warming and ocean acidification. The boron isotopic composition of planktonic foraminiferal shell calcite (δ11BCc) can potentially provide valuable information of past seawater pH if information on a second carbonate system parameter, temperature, and salinity is available. However, most applications of palaeoceanographic proxies to the cold polar oceans are limited due to a paucity of calibration data, limited information on the calcification habitat, and secondary effects of the carbonate system on the temperature recorded by Mg/Ca values measured in the dominant Arctic species Neogloboquadrina pachyderma sinistral (NPS). Here we present a new Multi-Collector Inductively Coupled Mass Spectrometry (MC-ICPMS) δ11B dataset measured on live NPS collected via plankton tows from the Labrador Sea and Baffin Bay. We compare our results with δ11Bborate derived from pH measurements, δ13C DIC seawater values, temperature and salinity collected at the time and depth the foraminifera calcified. To quantify the control of low carbonate ion concentration on Mg/Ca derived temperatures we measured B/Ca alongside Mg/Ca in the calibration dataset. We are thus able to present a new geochemical correction scheme that can isolate non-thermal controls on the Mg/Ca-temperature relationship for NPS, allowing us for the first time the reconstruction of carbonate system parameters in the Arctic Ocean.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».