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Enregistrement W4399728594 · doi:10.1038/s43247-024-01508-2

High rates of marine organic carbon burial on the southwest Greenland margin induced by Neoglacial advances

2024· article· en· W4399728594 sur OpenAlexafffundabout
Yunfeng Wang, Yves Gélinas, Anne de Vernal, Alfonso Mucci, Estelle Allan, Marit‐Solveig Seidenkrantz, Peter Douglas

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeMcGill UniversityEuropean CommissionPinngortitaleriffikDanmarks Frie ForskningsfondAarhus Universitet
Mots-clésMargin (machine learning)GeologyPhysical geographyOceanographyTotal organic carbonEarth scienceEnvironmental scienceGeographyEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marine sediments in glacially-carved fjords at high latitudes feature high organic carbon (OC) burial rates, but there are fewer data on the role of glacial activity on high-latitude OC burial rates outside of fjords. Here, we investigate the relationship between sediment OC burial rates in the deep troughs and basins of the southwest Greenland shelf and Holocene glacial dynamics. Since the onset of prominent Neoglacial advances ~2500 years ago, the nature of the OC buried in the deep troughs and basins of the shelf was influenced by the glacier-driven increase in sediment accumulation rates (SAR), reactive iron (oxyhydr)oxide concentrations and fine-grain sediment, while OC burial rates were primarily enhanced by increasing SAR. Peak OC burial rates (~18.5 ± 5.7 g m −2 a −1 ) in the deep troughs and basins of the shelf during the past ~1300 years are comparable to those of many high-latitude fjords, and the inferred total annual OC burial in these trough and basin areas is equivalent to ~5% of the annual CO 2 uptake by the Labrador Sea deep convection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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