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Enregistrement W4411747298 · doi:10.1029/2024gb008396

Wave Glider‐Based Measurements and Corrections of Near‐Surface <i>p</i> CO <sub>2</sub> Gradients in the Coastal Ocean

2025· article· en· W4411747298 sur OpenAlexafffundabout
Sean Morgan, Sara Wong, Adam Comeau, Brian Ward, Mark A. Barry, Dariia Atamanchuk

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundOcean Frontier InstituteMitacs
Mots-clésGliderGeologyOceanographyRemote sensingMarine engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbonate system dynamics are highly variable in coastal and shelf regions, and poor spatiotemporal measurement resolution leads to inadequate constraints for global carbon sequestration estimates. Additionally, conventional p CO 2 measurement‐based flux calculations require an assumption of homogeneity in near‐surface waters, excluding effects such as biological drivers and air‐sea disequilibrium. To quantify the effect of these drivers by capturing high resolution measurements during short‐term events, we present the deployment of a Liquid Robotics Wave Glider equipped with mirrored gas sensor suites at the surface and sub‐surface during the 2022 spring bloom on the Scotian Shelf in eastern Canada. The temporal variability in the data reveals biologically driven diurnal p CO 2 behavior that conventional low‐resolution methods may overlook. Additionally, through direct measurement of surface and sub‐surface p CO 2 levels, we demonstrate that conventional underway measurement methods systematically underestimate surface p CO 2 values in this region by 1–10 μatm, leading to flux estimation errors of up to 7%. These findings emphasize the value of high‐resolution data for determining drivers of spatial variability and question the capacity of underway lines to measure true surface p CO 2 values. By employing vehicle‐based measurement techniques, we can improve our understanding of carbon dynamics in coastal environments and refine flux estimates for accurate climate modeling and management strategies.

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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,824

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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