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Enregistrement W4242136682 · doi:10.5194/cp-2018-49

Carbon burial in deep-sea sediment and implications for oceanic inventories of carbon and alkalinity over the last glacial cycle

2018· preprint· en· W4242136682 sur OpenAlexafffund
Olivier Cartapanis, Eric D. Galbraith, Daniele Bianchi, Samuel L. Jaccard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésGlacial periodAlkalinityCarbon cycleInterglacialOceanographyGeologyDeep seaSedimentLast Glacial MaximumCarbon fibersBiological pumpEnvironmental scienceEarth scienceGeomorphologyEcologyChemistryEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Although long assumed that the glacial-interglacial cycles of atmospheric CO2 occurred despite a constant active carbon inventory, there are signs that the geological CO2 supply rates varied. However, changes of the carbon inventory cannot be assessed without constraining the removal rates from the system, which mainly occurs in marine sediments. Here, we present the first global reconstruction of carbon and alkalinity burial in deep-sea sediments over the last glacial cycle. Although subject to large uncertainties, the reconstruction provides a first order constraint on changes in carbon and alkalinity inventories over the last glacial cycle. The results suggest that reduced burial of carbonate in the Atlantic Ocean was not entirely compensated by the increased burial in the Pacific basin during the last glacial period. The burial-driven inventory variations are likely to have significantly altered the δ13C of the ocean-atmosphere carbon, as well as the DIC and alkalinity budget, confirming that the active carbon inventory was a dynamic, interactive component of the glacial cycles.

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: Observationnel
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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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