Iron Isotope Biogeochemical Cycling in the Western Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Arctic Ocean is unique, connecting the Atlantic and Pacific basins and being especially vulnerable to the impacts of a changing climate. Iron stable isotopes (δ 56 Fe) provide a unique window into the biogeochemical cycling of Fe in the Arctic. Here we present the first seawater δ 56 Fe for the Western Arctic Ocean, from the 2015 U.S. GEOTRACES GN01 transect. Samples analyzed for δ 56 Fe include seawater dissolved (<0.2 μm), soluble (<∼0.003 μm), and leachable particulate phases. Several key processes were explored using Fe isotopes, each characterized by a distinct combination of δ 56 Fe and Fe concentrations. Input of Fe from reducing continental shelf sediments was characterized by high dissolved Fe concentrations (6.18 ± 4.84 nmol kg −1 ) and low δ 56 Fe (−1.57 ± 0.66‰). Riverine Fe input observed in the Transpolar Drift Current was characterized by high Fe concentrations corresponding to a riverine end‐member Fe concentration of 19 nM, and near‐zero δ 56 Fe (0.02 ± 0.23‰) that was similar to that of average crustal material. The deep Arctic was mostly characterized by low Fe concentrations (0.33 ± 0.14 nmol kg −1 ) and slightly higher δ 56 Fe (0.05 ± 0.30‰), except for samples taken near continental slopes that were affected by sedimentary Fe input with lower δ 56 Fe, and in the Amundsen Basin which showed possible hydrothermal Fe input. Our data thus illuminate Fe biogeochemical cycling processes in the modern Arctic Ocean, and serve as a baseline for understanding how the Arctic Fe cycle responds to climate change.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».