Natural Variations in Dissolved Silicon Isotopes Across the Arctic Ocean From the Pacific to the Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present measurements of the silicon isotopic composition of silicic acid (δ 30 Si‐Si(OH) 4 ) from seawater collected along a transect following one of the main flow paths of Pacific‐origin waters through the Arctic Ocean during the Canadian Arctic GEOTRACES and Distributed Biological Observatory expeditions in the summer of 2015. The δ 30 Si‐Si(OH) 4 signals track the modification of Pacific‐origin waters as they transit from west to east, and reflect the distribution of water masses, the dissolution of biogenic silica (bSiO 2 ), and the biological utilization of Si in surface waters. Pacific‐origin waters have lower δ 30 Si‐Si(OH) 4 values than the surrounding water masses and are closely linked with a tongue of nutrient‐rich cold water that can be traced back to the Bering Strait. The δ 30 Si‐Si(OH) 4 measurements indicate that the high [Si(OH) 4 ] in the deep waters of Baffin Bay are driven entirely by dissolution of exported bSiO 2 . Using an open‐system model, we estimate the biogenic Si isotope effect ( 30 ε) for the Bering and Chukchi Seas, and the Canadian Arctic Archipelago to be 30 ε = −1.18 ± 0.02‰ (1SE), which agrees very well with laboratory and field estimates. In contrast, the isotope systematics in the Canada Basin and Baffin Bay are better represented by a closed‐system model. We also present an approach to estimate production by sea‐ice algae using δ 30 Si‐Si(OH) 4 signals, though a better understanding of the sea‐ice/water column Si systematics in the Arctic is needed to confirm the viability of this approach.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».