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Enregistrement W4409350144 · doi:10.1139/as-2024-0054

Dynamics of dissolved carbohydrates during the spring sea ice melt season in the Canadian Arctic

2025· article· en· W4409350144 sur OpenAlexafffundvenueabout
Christos Panagiotopoulos, Rémi Amiraux, Kevin Crampond, Richard Sempéré

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesInstitut Polaire Français Paul Emile VictorCanadian Space AgencyAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSpring (device)OceanographySea iceArcticArctic ice packThe arcticEnvironmental scienceClimatologyPhysical geographyGeologyGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In spring 2016, the temporal evolution of organic carbon and carbohydrate concentrations was monitored in and under the sea ice during the microalgal–ice algae and subsequent phytoplankton–productive periods in western Baffin Bay (Canadian Arctic). The results showed that total carbohydrates (TCHO) closely followed total organic carbon, with the highest concentrations observed in the bottom-most few centimeters of sea ice (mean 186 µM C, n = 22). Such organic matter accumulation likely comprises labile organic matter, reflecting the presence of a concentrated algal biomass, as suggested by the significant correlation between TCHO and chlorophyll a ( r = 0.625, p < 0.05). Compositionally, the bottom-most ice core was dominated by monosaccharides, which accounted for 38%–90% of TCHO, and were probably the result of an important in situ exoenzymatic activity of polysaccharides. Conversely, total dissolved carbohydrates in the underlying water did not follow dissolved organic carbon patterns and were dominated by dissolved polysaccharides, indicating that carbohydrates may have multiple sources, not solely from microalgae in either pelagic or sympagic (ice-associated) environments. Overall, our results suggest significant differences in carbohydrate dynamics between sea ice and the under-ice water, despite the strong coupling of these systems during ice melt, highlighting the complexity of the processes occurring within these ecosystems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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