Strong margin influence on the Arctic Ocean barium cycle revealed by Pan-Arctic synthesis
Notice bibliographique
Résumé
What controls the distribution of barium (Ba) in the oceans? Answers to this question have been sought since early studies revealed relationships between particulate Ba (pBa) and POC and dissolved Ba (dBa) and silicate, suggesting applications for Ba as a paleoproductivity tracer and as a tracer of modern ocean circulation. Herein, we investigated the Arctic Ocean Ba cycle through a one-of-a-kind data set containing dissolved (dBa), particulate (pBa), and stable isotope Ba (δ138Ba) data from four Arctic GEOTRACES expeditions conducted in 2015. We hypothesized that margins would be a substantial source of Ba to the Arctic Ocean water column. The dBa, pBa, and δ138Ba distributions all suggest significant modification of inflowing Pacific seawater over the shelves, and the dBa mass balance implies that ~50% of the dBa inventory (upper 500 m of the Arctic water column) is not supplied by conservatively advected inputs. Calculated areal dBa fluxes are up to 10 µmol m-2 d-1 on the margin, which is comparable to fluxes described in other regions. Applying this approach to dBa data from the 1994 Arctic Ocean Survey yields similar results. Surprisingly, the Canadian Arctic Archipelago did not appear to have a similar margin source; rather, the dBa distribution in this section is consistent with mixing of Arctic Ocean-derived waters and Baffin-bay derived waters. Although we lack enough information to identify the specifics of the shelf sediment Ba source, we suspect that a terrigenous source (e.g., submarine groundwater discharge or fluvial particles) is an important contributor
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».