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Enregistrement W4282019200 · doi:10.1029/2021jc017970

Distribution, Sources, and Dynamics of Particulate Matter Along Trans‐Arctic Sections

2022· article· en· W4282019200 sur OpenAlexaboutno aff
Wilford D. Gardner, Mary Jo Richardson, Alexey Mishonov, Phoebe J. Lam, Yang Xiang

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaloclineOceanographyGeologyNepheloid layerWater columnArcticCircumpolar deep waterSalinityCanada BasinStratification (seeds)Water massSurface waterEnvironmental scienceThermohaline circulationNorth Atlantic Deep Water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to better understand the sources, sinks, and hydrodynamic influences on particulate matter distribution and variability in Arctic basins, we combined transmissometer data from two 2015 fall expeditions: one from Bering Strait (USCGC Healy) and the other from Barents Sea (R/V Polarstern) meeting at the North Pole. These first trans‐Arctic sections of beam attenuation were overlain by salinity, temperature, and chlorophyll‐ a fluorescence (Chl‐ a ) contours. Chl‐ a sections were overlain by nitrate contours. Particle composition analyzed from filtered samples throughout the full water column aided significantly in discerning sources, distribution, and dynamics of particles. Dense Pacific water moving swiftly through Bering Strait erodes and carries sediment‐laden waters onto the Chukchi Shelf and into the Canada Basin. This nutrient‐rich Pacific water sinks below a low‐salinity, nutrient‐poor polar mixed layer, forming a thick lens of high salinity water known as Pacific halocline water (salinity 31–33). Ice and the nutrient‐poor mixed layer inhibit photosynthesis in surface waters of Canada and Makarov Basins, but subsurface chlorophyll‐ a maxima are observed if nutrients and light are available. Surface‐water biomass is greater in the Barents Sea than in the Beaufort Gyre because nutrient‐rich Atlantic water entering Barents Sea is not isolated from surface waters by ice or strong stratification. Surface water cools, creating high‐density water that cascades into ∼400 m basins in Barents Sea and into deep Nansen Basin, eroding sediment that creates patches of nepheloid layers in the shallow basins. Intense nepheloid layers in the deep basins are rare, suggesting weak bottom currents.

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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,420

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 savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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