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Enregistrement W4214926578 · doi:10.5194/bg-19-1277-2022

Marine CO <sub>2</sub> system variability along the northeast Pacific Inside Passage determined from an Alaskan ferry

2022· article· en· W4214926578 sur OpenAlexafffund
Wiley Evans, Geoffrey T. Lebon, Christen D. Harrington, Yuichiro Takeshita, Allison Bidlack

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensTula Foundation
Organismes subventionnairesTula FoundationU.S. Department of TransportationHakai InstituteDavid and Lucile Packard FoundationNational Science Foundation
Mots-clésOceanographyAragoniteSalinityAlkalinitySeawaterEnvironmental scienceOcean acidificationGeologyChemistryMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Information on marine CO2 system variability has been limited along the northeast Pacific Inside Passage despite the region's rich biodiversity, abundant fisheries, and developing aquaculture industry. Beginning in 2017, the Alaska Marine Highway System M/V Columbia has served as a platform for surface underway data collection while conducting twice weekly ∼1600 km transits between Bellingham, Washington, and Skagway, Alaska. Marine CO2 system patterns were evaluated using measurements made over a 2-year period, which revealed the seasonal cycle as the dominant mode of temporal variability. The amplitude of this signal varied spatially and was modulated by the relative influences of tidal mixing, net community production, and the magnitude and character of freshwater input. Surface water pHT (total hydrogen ion scale) and aragonite saturation state (Ωarag) were determined using carbon dioxide partial pressure (pCO2) data with alkalinity derived from a regional salinity-based relationship, which was evaluated using intervals of discrete seawater samples and underway pH measurements. High-pCO2, low-pHT, and corrosive Ωarag conditions (Ωarag<1) were seen during winter and within persistent tidal mixing zones, and corrosive Ωarag values were also seen in areas that receive significant glacial melt in summer. Biophysical drivers are shown to dominate pCO2 variability over most of the Inside Passage except in areas highly impacted by glacial melt. pHT and Ωarag extremes were also characterized based on degrees of variability and severity, and regional differences were evident. Computations of the time of detection identified tidal mixing zones as strategic observing sites with relatively short time spans required to capture secular trends in seawater pCO2 equivalent to the contemporary rise in atmospheric CO2. Finally, estimates of anthropogenic CO2 showed notable spatiotemporal variability. Changes in total hydrogen ion content ([H+]T), pHT, and Ωarag over the industrial era and to an atmospheric pCO2 level consistent with a 1.5 ∘C warmer climate were theoretically evaluated. These calculations revealed greater absolute changes in [H+]T and pHT in winter as opposed to larger Ωarag change in summer. The contemporary acidification signal everywhere along the Inside Passage exceeded the global average, with specific areas, namely Johnstone Strait and the Salish Sea, standing out as potential bellwethers for the emergence of biological ocean acidification (OA) impacts. Nearly half of the contemporary acidification signal is expected over the coming 15 years, with an atmospheric CO2 trajectory that continues to be shaped by fossil–fuel development.

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)0,000
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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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