Concentrations, ratios, and sinking fluxes of major bioelements at Ocean Station Papa
Notice bibliographique
Résumé
Fluxes of major bioelements associated with sinking particles were quantified in late summer 2018 as part of the EXport Processes in the Ocean from RemoTe Sensing (EXPORTS) field campaign near Ocean Station Papa in the subarctic northeast Pacific. The thorium-234 method was used in conjunction with size-fractionated (1–5, 5–51, and >51 μm) concentrations of particulate nitrogen (PN), total particulate phosphorus (TPP), biogenic silica (bSi), and particulate inorganic carbon (PIC) collected using large volume filtration via in situ pumps. We build upon recent work quantifying POC fluxes during EXPORTS. Similar remineralization length scales were observed for both POC and PN across all particle size classes from depths of 50–500 m. Unlike bSi and PIC, the soft tissue–associated POC, PN, and TPP fluxes strongly attenuated from 50 m to the base of the euphotic zone (approximately 120 m). Cruise-average thorium-234-derived fluxes (mmol m–2 d–1) at 120 m were 1.7 ± 0.6 for POC, 0.22 ± 0.07 for PN, 0.019 ± 0.007 for TPP, 0.69 ± 0.26 for bSi, and 0.055 ± 0.022 for PIC. These bioelement fluxes were similar to previous observations at this site, with the exception of PIC, which was 1 to 2 orders of magnitude lower. Transfer efficiencies within the upper twilight zone (flux 220 m/flux 120 m) were highest for PIC (84%) and bSi (79%), followed by POC (61%), PN (58%), and TPP (49%). These differences indicate preferential remineralization of TPP relative to POC or PN and larger losses of soft tissue relative to biominerals in sinking particles below the euphotic zone. Comprehensive characterization of the particulate bioelement fluxes obtained here will support future efforts linking phytoplankton community composition and food-web dynamics to the composition, magnitude, and attenuation of material that sinks to deeper waters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».