A decade of marine inorganic carbon chemistry observations in the northern Gulf of Alaska – insights into an environment in transition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. As elsewhere in the global ocean, the Gulf of Alaska is experiencing the rapid onset of ocean acidification (OA) driven by oceanic absorption of anthropogenic emissions of carbon dioxide from the atmosphere. In support of OA research and monitoring, we present here a data product of marine inorganic carbon chemistry parameters measured from seawater samples taken during biannual cruises between 2008 and 2017 in the northern Gulf of Alaska. Samples were collected each May and September over the 10 year period using a conductivity, temperature, depth (CTD) profiler coupled with a Niskin bottle rosette at stations including a long-term hydrographic survey transect known as the Gulf of Alaska (GAK) Line. This dataset includes discrete seawater measurements such as dissolved inorganic carbon and total alkalinity, which allows the calculation of other marine carbon parameters, including carbonate mineral saturation states, carbon dioxide (CO2), and pH. Cumulative daily Bakun upwelling indices illustrate the pattern of downwelling in the northern Gulf of Alaska, with a period of relaxation spanning between the May and September cruises. The observed time and space variability impart challenges for disentangling the OA signal despite this dataset spanning a decade. However, this data product greatly enhances our understanding of seasonal and interannual variability in the marine inorganic carbon system parameters. The product can also aid in the ground truthing of biogeochemical models, refining estimates of sea–air CO2 exchange, and determining appropriate CO2 parameter ranges for experiments targeting potentially vulnerable species. Data are available at https://doi.org/10.25921/x9sg-9b08 (Monacci et al., 2023).
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».