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Enregistrement W4392624497 · doi:10.5194/egusphere-egu24-16428

Seasonal and interannual inorganic carbon dynamics in the Northeast Pacific

2024· preprint· en· W4392624497 sur OpenAlexaff
Ana C. Franco, Debby Ianson, Raffaele Bernardello, Adam H. Monahan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of VictoriaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographyEnvironmental scienceTotal inorganic carbonCarbon fibersClimatologyGeographyEarth scienceGeologyCarbon dioxideEcologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Northeast Pacific is an important net sink of atmospheric CO2. However, substantial natural variability modulates the long-term increase of seawater partial pressure of CO2 (pCO2), potentially influencing the magnitude of the CO2 sink. In addition to the seasonal cycle, the Pacific Decadal Oscillation (PDO) is known to play a role in driving a large fraction of the non-seasonal variability in the region. Yet, the magnitude of this natural variability, especially periods of high surface dissolved inorganic carbon (DIC), are not well constrained. Here we quantify the seasonal and non-seasonal variability in DIC and pCO2 using observations from the Line P program, the longest marine carbonate system time-series transect in the NE Pacific (1990-2019), as well as an ensemble of historical simulations with an Earth system model (EC-Earth-CC). Preliminary results show that the mean amplitude of the DIC seasonal cycle is similar across our NE Pacific transect (23-30 µmol kg-1) and decreases with depth to less than 5 µmol kg-1 at 60 to 70 m. In contrast, the non-seasonal variability remains approximately constant with depth, ranging between 10 – 20 µmol kg-1. We quantify the role of the PDO in driving this residual non-seasonal variability, and analyse the contrasting impact of temperature and DIC changes in controlling surface pCO2 during opposite phases of the PDO.

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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,226

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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