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Enregistrement W4294891729 · doi:10.1029/2022gb007316

Nutrient and Silicon Isotope Dynamics in the Laptev Sea and Implications for Nutrient Availability in the Transpolar Drift

2022· article· en· W4294891729 sur OpenAlexafffund
Georgi Laukert, Patricia Grasse, Andrey Novikhin, Vasily Povazhnyi, Kristin Doering, Jens Hölemann, Markus Janout, Dorothea Bauch, Heidemarie Kassens, Martin Frank

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundOcean Frontier InstituteBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésOceanographyNutrientEnvironmental scienceGeologyArcticColored dissolved organic matterSea iceSurface waterWater columnPhytoplanktonEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Realistic prediction of the near‐future response of Arctic Ocean primary productivity to ongoing warming and sea ice loss requires a mechanistic understanding of the processes controlling nutrient bioavailability. To evaluate continental nutrient inputs, biological utilization, and the influence of mixing and winter processes in the Laptev Sea, the major source region of the Transpolar Drift (TPD), we compare observed with preformed concentrations of dissolved inorganic nitrogen (DIN) and phosphorus (DIP), silicic acid (DSi), and silicon isotope compositions of DSi (δ30SiDSi) obtained for two summers (2013 and 2014) and one winter (2012). In summer, preformed nutrient concentrations persisted in the surface layer of the southeastern Laptev Sea, while diatom‐dominated utilization caused intense northward drawdown and a pronounced shift in δ30SiDSi from +0.91 to +3.82‰. The modeled Si isotope fractionation suggests that DSi in the northern Laptev Sea originated from the Lena River and was supplied during the spring freshet, while riverine DSi in the southeastern Laptev Sea was continuously supplied during the summer. Primary productivity fueled by river‐borne nutrients was enhanced by admixture of DIN‐ and DIP‐rich Atlantic‐sourced waters to the surface, either by convective mixing during the previous winter or by occasional storm‐induced stratification breakdowns in late summer. Substantial enrichments of DSi (+240%) and DIP (+90%) beneath the Lena River plume were caused by sea ice‐driven redistribution and remineralization. Predicted weaker stratification on the outer Laptev Shelf will enhance DSi utilization and removal through greater vertical DIN supply, which will limit DSi export and reduce diatom‐dominated primary productivity in the TPD.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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