Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The drastic decline of Arctic sea ice due to global warming and polar amplification of environmental changes in the Arctic basin profoundly alter primary production with consequences for polar ecosystems and the carbon cycle. In this study, we use highly branched isoprenoids (HBIs), brassicasterol, dinosterol and terrestrial biomarkers (n-alkanes and campesterol) in surface sediments to assess sympagic and pelagic algal production with changing sea ice conditions along a latitudinal transect from the Bering Sea to the high latitudes of the western Arctic Ocean. Suspended particulate matter (SPM) was also collected in surface waters at several stations of the Chukchi basin to provide snapshots of phytoplankton communities under various sea ice conditions for comparison with underlying surface sediments. Our results show that sympagic production (IP25 and HBI-II) increased northward between 62° N and 73° N, with maximum values at the sea ice edge in the Marginal Ice Zone (MIZ) between 70° N and 73° N in southeastern Chukchi Sea and along the coast of Alaska. They were consistently low at northern high latitudes (>73° N) under perennial sea ice and in the Ice-Free Zone (IFZ) of the Bering Sea. Enhanced pelagic sterols and HBI-III occurred in the IFZ across the Bering Sea and in southeastern Chukchi Sea up to 70° N–73° N in the MIZ conditions that marks a shift of sympagic over pelagic production. In surface water SPM, pelagic sterols display similar patterns as Chl a, increasing southwards with higher amounts found in the Chukchi shelf pointing out the dominance of diatom production. Higher cholesterol values were found in the mid-Chukchi Sea shelf where phytosterols were also abundant. This compound prevailed over phytosterols in sediments, compared to SPM, reflecting efficient consumption of algal material in the water column by herbivorous zooplankton.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,201 | 0,170 |
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 ».