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Enregistrement W4388793708 · doi:10.1016/j.pocean.2023.103160

Assessing net primary production in the northwestern Barents Sea using in situ, remote sensing and modelling approaches

2023· article· en· W4388793708 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProgress In Oceanography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversity of AlbertaUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterNorges ForskningsrådNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSubarctic climateArcticPrimary productionEnvironmental scienceOceanographySea icePhytoplanktonBiomass (ecology)ClimatologyGeologyEcosystemNutrientEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The northwestern Barents Sea (NW-BS) is a highly productive region within the transitional zones of an Atlantic to Arctic-dominated marine ecosystem. The steep latitudinal gradients in sea ice concentration, Atlantic and Arctic Water, offer an opportunity to test hypotheses on physical drivers of spatial and temporal variability of net primary production (NPP). However, quantifying NPP in such a large ocean region can be challenging by the lack of in situ measurements with high spatial and temporal resolution, and gaps in remote sensing estimates due to the presence of clouds and sea ice, and assumptions regarding the depth distribution of biomass. Without reliable data to evaluate models, filling these gaps with numerical models is limited by the model representation of the physical environment and its assumptions about the relationships between NPP and its main limiting factors. Hence, within the framework of the Nansen Legacy Project, we combined in situ measurements, remote sensing, and model simulations to constrain the estimates of phytoplankton NPP in NW-BS. The region was subdivided into Atlantic, Subarctic, and Arctic subregions on the basis of different phytoplankton phenology. In 2004 there was a significant regime change in the Atlantic subregion that resulted in a step-increase in NPP in tandem with a step-decrease in sea ice concentration. However, neither region experienced significant long term trends in NPP despite changes in the physical environment. Mixing was the main driver of simulated annual NPP in the Atlantic subregion, while light and nutrients drove annual NPP in the Subarctic and Arctic subregions. The multi-source estimate of annual NPP ranged 79–118 gC m−2 yr−1 in the Atlantic, 74–82 gC m−2 yr−1 in the Subarctic, and 19–47 gC m−2 yr−1 in the Arctic. The total NPP in the NW-BS region was estimated between 15 and 48 Tg C yr−1, which is 15–50% of the total NPP needed to sustain three of the most harvested fish species north of 62°N (roughly 90 Tg C yr−1). This research shows the importance of continuing to strive for better regional estimates of NPP.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,206 · 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