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Enregistrement W4400151204 · doi:10.1029/2023jc020583

Arctic Freshwater Sources and Ocean Mixing Relationships Revealed With Seawater Isotopic Tracing

2024· article· en· W4400151204 sur OpenAlexaboutno aff
Ben Kopec, Eric S. Klein, Gene C. Feldman, S. Pedron, Hannah Bailey, Douglas Causey, Alun Hubbard, Hannu Marttila, J. M. Welker

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésOceanographyMeltwaterBaySea iceArcticSeawaterGeologyWater columnGlacial periodGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Arctic Ocean and adjacent seas are undergoing increased freshwater influx due to enhanced glacial and sea ice melt, precipitation, and runoff. Accurate delineation of these freshwater sources is vital as they critically modulate ocean composition and circulation with widespread and varied impacts. Despite this, the delineation of freshwater sources using physical oceanographic measurements (e.g., temperature, salinity) alone is challenging and there is a requirement to improve the partitioning of ocean water masses and their mixing relationships. Here, we complement traditional oceanographic measurements with continuous surface seawater isotopic analysis (δ 18 O and deuterium excess) across a transect extending from coastal Alaska to Baffin Bay and the Labrador Sea conducted from the US Coast Guard Cutter Healy in Autumn 2021. We find that the diverse isotopic signatures of Arctic freshwater sources, coupled with the high freshwater proportion in these marine systems, facilitates detailed fingerprinting and partitioning. We observe the highest freshwater composition in the Beaufort Sea and Amundsen Gulf regions, with heightened freshwater content in eastern Baffin Bay adjacent to West Greenland. We apply isotopic analysis to delineate freshwater sources, revealing that in the Western Arctic freshwater inputs are dominated by meteoric water inputs—specifically the Mackenzie River—with a smaller sea ice meltwater component and in Baffin Bay the primary sources are local precipitation and glacial meltwater discharge. We demonstrate that such freshwater partitioning cannot be achieved using temperature‐salinity relationships alone, and highlight the potential of seawater isotopic tracers to assess the roles and importance of these evolving freshwater sources.

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)0,000
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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