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Enregistrement W4206533309 · doi:10.1002/essoar.10510058.1

Variability of Atmospheric CO2 Over the Arctic Ocean: Insights From the O-Buoy Chemical Observing Network

2022· preprint· en· W4206533309 sur OpenAlexaff
Kelly A. Graham, Christopher D. Holmes, G. Friedrich, C. Rauschenberg, Christopher R. Williams, J. W. Bottenheim, Francisco P. Chávez, John W. Halfacre, Donald K. Perovich, P. B. Shepson, William R. Simpson, Patricia A. Matrai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensYork UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesOffice of Polar ProgramsNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésElectronic mailWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the Arctic climate rapidly warms, there is a critical need for understanding variability and change in the Arctic carbon cycle, but a lack of long-term observations has hindered progress. This work analyzes and interprets measurements of atmospheric carbon dioxide (CO2) mixing ratios from long-term on-ice measurements (the O-Buoy Network), as well as coastal observatories from 2009-2016. The on-ice measurements show smaller seasonal amplitudes when compared to the coastal observatories, in contrast to the general observation of poleward increases of seasonal cycle amplitude. Average on-ice mixing ratios were lower than their coastal counterparts during the winter and spring months, contradicting the expectation that wintertime presents a poleward increasing gradient of CO2. We compare the observations to CO2; simulated in an updated version of the GEOS-Chem 3-D chemical transport model, which includes new tracers of airmass history and CO2; sources and sinks. The model reproduces the observed features of the seasonal cycle and shows that terrestrial biosphere fluxes and synoptic transport explain most CO2; variability over the surface of the Arctic Ocean. Interannually, the coastal observations were more comparable in overall CO2; growth than concurrent measurements over sea ice. We find evidence indicating the presence of ocean gas exchange in and around sea ice during periods where this growth discrepancy occurs. Periods with large spatial gradients are examined, showing that release of CO2; from Arctic waters in years with low sea ice concentration could possibly contribute to the greater interannual increase of CO2; over sea ice compared to land.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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