Impact of Water Mass Mixing on the Composition and Mineralization of Dissolved Organic Matter in the Deep Labrador Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Labrador Sea is a region of the North Atlantic known for its strong ocean currents and deep water formation, which contribute to the transport and mixing of water masses throughout the region. The absorbing and fluorescing properties of dissolved organic matter (DOM) were assessed to track the water masses and the in situ production in the Labrador Sea (>200 m). No significant differences in DOM composition were found in the mesopelagic waters (200–1,000 m). In the bathypelagic waters (1,000–4,000 m), the estimated dissolved organic carbon (DOC) and dissolved lignin concentrations, as well as humic‐like fluorescence intensities, allowed the discrimination of North East Atlantic Deep Water versus Denmark Strait overflow water. The humic‐like intensities were significantly different between upper Labrador Sea water (uLSW) and deep LSW (dLSW) suggesting their applications as tracers of deep winter mixing. The significant correlations with apparent oxygen utilization support the in situ production of humic‐like fluorescence and the net microbial consumption of DOC and lignin in the dark Labrador Sea. We also demonstrated that microbial activities play a role in the production of humic‐like compounds in the dLSW that experiences deep convection mixing.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».