Shelf-Basin Connectivity Drives Dissolved Fe and Mn Distributions in the Western Arctic Ocean: A Synoptic View into Polar Trace Metal Cycling
Notice bibliographique
Résumé
There have been many changes over the past few decades in the physical environment and ecosystem health of the Arctic Ocean, which is a sentinel of global warming. Bioactive trace metal data of important micronutrients for algae across the global ocean, such as iron (Fe) and manganese (Mn), are key indicators of biogeochemical change. However, trace metal data in the Arctic have been historically sparse and generally confined to ice-free regions. In 2015, three major GEOTRACES expeditions sought to resolve trace metal distributions across the Arctic, covering the western, eastern, and Canadian Arctic sectors. The diverse Arctic shelves displayed unique controls on Fe and Mn cycling due to differing chemical, biological, and physical properties. Here, we contrast the shallow, reducing Chukchi Shelf in the western Arctic with the tidally forced, advective Canadian Arctic and the deeper, less productive Barents Shelf in the eastern Arctic. Reductive dissolution and physical resuspension both proved to be large sources of Fe and Mn to the Arctic and the North Atlantic outflow. In the isolated intermediate and deep waters, one-dimensional scavenging in the western and eastern Arctic contrasts with vertical biological signals in Baffin Bay and the Labrador Sea.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».