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Enregistrement W4220948005 · doi:10.5194/egusphere-egu22-10390

Using long-lived radium isotopes as water-mass tracers in the North Sea and investigating their use for tracking artificial ocean alkalinization.

2022· preprint· en· W4220948005 sur OpenAlexaff
Chantal Mears, Helmuth Thomas, Hendrik Wolschke, Yoana G. Voynova, Anton Schrader

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkalinitySeawaterWater massRadiumOceanographyIsotopeChemistryGeologyRadiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The long-lived radium isotopes, 226Ra (t1/2= 1600 yrs.) and 228Ra (t1/2 = 5.8 yrs.), are established shelf-sea tracers, capable of discerning key water-mass compositions and distribution patterns from source to sea. Within the North Sea, radium has not only been recognized as a suitable tool for identifying water-mass characteristics, but 228Ra has also been found to effectively trace total alkalinity (AT). Within the known continental shelf pump system of the North Sea, this indirect link between radium and the carbonate system has recently enticed greater interest for climate mitigation strategies, such as Artificial Ocean Alkalinization (AOA). But, prior to initiating intentional anthropogenic perturbations on the complex coastal North Sea, it is imperative to understand the initial state of the system. In order to do just that, our study builds on the previous knowledge of water-mass distributions within the North Sea, distinguishing the sources and mixing patterns which contribute to the three main water-masses (with particular focus placed on further identification of the North Atlantic input source components). Quantitatively, these patterns are further supported through the use of inverse modelling techniques, which highlight the importance of end members for each of the water-masses. Overall this study provides a more in-depth baseline understanding of water-mass distribution and mixing within the North Sea.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,157 · 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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