Sea-ice associated carbon flux in Arctic spring
Notice bibliographique
Résumé
The Svalbard region faces drastic environmental changes, including sea-ice loss and “Atlantification” of Arctic waters, caused primarily by climate warming. These changes result in shifts in the sea-ice-associated (sympagic) community structure, with consequences for the sympagic food web and carbon cycling. To evaluate the role of sympagic biota as a source, sink, and transmitter of carbon, we sampled pack ice and under-ice water (0–2 m) north of Svalbard in spring 2015 by sea-ice coring and under-ice trawling. We estimated biomass and primary production of ice algae and under-ice phytoplankton as well as biomass, carbon demand, and secondary production of sea-ice meiofauna (>10 µm) and under-ice fauna (>300 µm). Sea-ice meiofauna biomass (0.1–2.8 mg C m–2) was dominated by harpacticoid copepods (92%), nauplii (4%), and Ciliophora (3%). Under-ice fauna biomass (3.2–62.7 mg C m–2) was dominated by Calanus copepods (54%). Appendicularia contributed 23% through their high abundance at one station. Herbivorous sympagic fauna dominated the carbon demand across the study area, estimated at 2 mg C m–2 day–1 for ice algae and 4 mg C m–2 day–1 for phytoplankton. This demand was covered by the mean primary production of ice algae (11 mg C m–2 day–1) and phytoplankton (30 mg C m–2 day–1). Hence, potentially 35 mg C m–2 day–1 of algal material could sink from the sympagic realm to deeper layers. The demand of carnivorous under-ice fauna (0.3 mg C m–2 day–1) was barely covered by sympagic secondary production (0.3 mg C m–2 day–1). Our study emphasizes the importance of under-ice fauna for the carbon flux from sea ice to pelagic and benthic habitats and provides a baseline for future comparisons in the context of climate change.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».