A Refinement of the Processes Controlling Dissolved Copper and Nickel Biogeochemistry: Insights From the Pan‐Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent studies, including many from the GEOTRACES program, have expanded our knowledge of trace metals in the Arctic Ocean, an isolated ocean dominated by continental shelf and riverine inputs. Here, we report a unique, pan‐Arctic linear relationship between dissolved copper (Cu) and nickel (Ni) present north of 60°N that is absent in other oceans. The correlation is driven primarily by high Cu and Ni concentrations in the low salinity, river‐influenced surface Arctic and low, homogeneous concentrations in Arctic deep waters, opposing their typical global distributions. Rivers are a major source of both metals, which is most evident within the central Arctic's Transpolar Drift. Local decoupling of the linear Cu‐Ni relationship along the Chukchi Shelf and within the Canada Basin upper halocline reveals that Ni is additionally modified by biological cycling and shelf sediment processes, while Cu is mostly sourced from riverine inputs and influenced by mixing. This observation highlights differences in their chemistries: Cu is more prone to complexation with organic ligands, stabilizing its riverine source fluxes into the Arctic, while Ni is more labile and is dominated by biological processes. Within the Canadian Arctic Archipelago, an important source of Arctic water to the Atlantic Ocean, contributions of Cu and Ni from meteoric waters and the halocline are attenuated during transit to the Atlantic. Additionally, Cu and Ni in deep waters diminish with age due to isolation from surface sources, with higher concentrations in the younger Eastern Arctic basins and lower concentrations in the older Western Arctic basins.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».