Primary Production in the Kara, Laptev, and East Siberian Seas
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of the primary production of phytoplankton in the Kara Sea (KS), the Laptev Sea (LS), and the East Siberian Sea (ESS) remains limited, despite the recognized importance of phytoplankton in the Arctic Ocean. To address this knowledge gap, we conducted three NABOS (Nansen and Amundsen Basins Observational System) expeditions in 2013, 2015, and 2018 to measure in situ primary production rates using a 13C-15N dual-tracer method and examine their major controlling factors. The main goals in this study were to investigate regional heterogeneity in primary production and derive its contemporary ranges in the KS, LS, and ESS. The daily primary production rates in this study (99 ± 62, 100 ± 77, and 56 ± 35 mg C m−2 d−1 in the KS, LS, and ESS, respectively) are rather different from the values previously reported in each sea mainly because of spatial and regional differences. Among the three seas, a significantly lower primary production rate was observed in the ESS in comparison to those in the KS and LS. This is likely mainly because of regional differences in freshwater content based on the noticeable relationship (Spearman, rs = −0.714, p < 0.05) between the freshwater content and the primary production rates observed in this study. The contemporary ranges of the annual primary production based on this and previous studies are 0.96–2.64, 0.72–50.52, and 1.68–16.68 g C m−2 in the KS, LS, and ESS, respectively. Further intensive field measurements are warranted to enhance our understanding of marine microorganisms and their community-level responses to the currently changing environmental conditions in these poorly studied regions of the Arctic Ocean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».