Particle size distribution at Ocean Station Papa from nanometers to millimeters constrained with intercomparison of seven methods
Notice bibliographique
Résumé
Particle size distribution (PSD) is a fundamental property that affects almost every aspect of the marine ecosystem, including ecological trophic interactions and transport of organic matter and trace elements. We measured PSDs using a suite of seven instruments in waters near Ocean Station Papa in the Northeast Pacific Ocean. These instruments and their sizing ranges are: Laser In-Situ Scattering and Transmissometer (LISST)-Volume Scattering Function meter (VSF) and Multispectral Volume Scattering Meter (MVSM), both sizing particles from 0.02 µm to 2000 µm; the LISST-100X, from 3 µm to 180 µm; the ViewSizer, from 0.3 µm to 2 µm; the Coulter Counter, from 2 µm to 40 µm; the Imaging Flow CytoBot (IFCB), from 5 µm to 100 μm; and the underwater vision profiler (UVP), from 100 µm to 2000 µm. Together, they cover an unprecedented size range spanning 5 orders of magnitude from 20 nm to 2 mm. The differences in size definition for the different instruments cause biases in comparing PSDs. The absolute differences in PSDs, after correcting for mean biases, were less than a factor of 3 among all the instruments, and within 50% among LISST-100X, LISST+MVSM, Coulter Counter and IFCB. We also found that particles of sizes <50 µm were not very porous; however, porosity must be considered for particles >50 µm. The merged PSDs, ranging from 0.02 µm to 2000 µm, showed little variation in the PSD slope in the upper 75 m of the water column even though the total number of particles decreased with depth. While submicrometer particles are numerically dominant, particles of sizes 1 µm to 100 µm account for 70–90% of the solid volume of particles. We expect that the results of this study will lead to improved estimates of mass and carbon flux in the study area.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».