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Enregistrement W4411565491 · doi:10.1002/lno.70120

Seasonally migrating zooplankton strongly enhance Southern Ocean carbon sequestration

2025· article· en· W4411565491 sur OpenAlexafffund
Guang Yang, Angus Atkinson, Evgeny A. Pakhomov, Katrin Schmidt, Wei‐Lei Wang, Jennifer Freer, Geraint A. Tarling

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Science Foundation
Mots-clésZooplanktonCarbon sequestrationOceanographyEnvironmental scienceCarbon dioxideEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐latitude zooplankton can sequester millions of tons of carbon due to their seasonal migration from the surface ocean to depth, and their respiration and mortality during overwintering. This seasonal vertical migration pump (SVMP) efficiently removes carbon but not limiting nutrients such as iron from the surface layers. However, this process is not included in Earth System Models and whole Southern Ocean estimates are still lacking. Here, we compile large datasets of Southern Ocean zooplankton biomass and physiology to estimate that the SVMP transports 65 Mt carbon annually to sequestration‐achieving depths of > 500 m. Mesozooplankton are the main agents (80%), followed by krill (14%), and salps (6%), with respiration and mortality at depth contributing a similar share. This SVMP adds greatly to existing modeled or measured estimates of Southern Ocean carbon sequestration, equating to 38–56% of particulate organic carbon flux at 500 m and 78–103% of the flux at 1000 m. Given their large biomass but projected change under polar warming, understanding how zooplankton transport carbon and nutrients will underpin improved model projections of ocean carbon storage in a warmer world.

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 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,486

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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