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Enregistrement W4391326404 · doi:10.5194/bg-9-3679-2012

Carbon fluxes in the Canadian Arctic: patterns and drivers of bacterial abundance, production and respiration on the Beaufort Sea margin

2012· article· en· W4391326404 sur OpenAlexaffabout
Eva Ortega‐Retuerta, Wade H. Jeffrey, Marcel Babin, Scott E. Belanger, Ronald Benner, Dominique Marie, Atsushi Matsuoka, Patrick Raimbault, Fabien Joux

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueCentre National d’Etudes SpatialesEuropean Space AgencyAgence Nationale de la RechercheUniversity of West FloridaNational Science Foundation
Mots-clésBeaufort seaAbundance (ecology)ArcticEnvironmental scienceBeaufort scaleOceanographyMargin (machine learning)RespirationFisheryThe arcticEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. During August 2009, measurements of bacterial abundance and nucleic acid content were made along with production and respiration in coastal waters of the Beaufort Sea (Arctic Ocean), an area influenced by the Mackenzie River inflow. The main purpose was to evaluate bacterial organic carbon processing with respect to local sources, mainly primary production and river inputs. Bacterial production and abundance generally decreased from river to offshore waters and from surface to deep waters. In contrast, the percentage of high nucleic acid bacteria was higher in deep waters rather than in surface or river waters. Statistical analyses indicated that bacterial production was primarily controlled by temperature and the availability of labile organic matter, as indicated by total dissolved amino acid concentrations. Direct comparisons of bacterial carbon demand and primary production indicated net heterotrophy was common in shelf waters. Net autotrophy was observed at stations in the Mackenzie River plume, suggesting that the carbon fixed in plume waters helped fuel net heterotrophy in the Beaufort Sea margin.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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