MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415885499 · doi:10.1080/07055900.2025.2570153

A Canada-Wide Ocean Biogeochemical Model Encompassing the North Atlantic, North Pacific and Arctic Oceans

2025· article· en· W4415885499 sur OpenAlexafffundvenueabout
James R. Christian, Fraser Davidson, Amber M. Holdsworth, Youyu Lu, Julia K. Morgan, Li Zhai, Zijia Zheng

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyOcean Networks Canada SocietyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésArcticBiogeochemical cycleThe arcticPacific oceanNorth sea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical ocean model with biogeochemistry has been developed for a domain that spans oceans around Canada: extending to 26°N in the Atlantic and 44°N in the Pacific and including the whole Arctic Ocean. The spatial resolution is ∼0.25° in longitude/latitude with 75 vertical levels. A series of simulations was conducted to assess the best choices for biogeochemical model parameters across the diverse regions, using a variety of validation data sets including satellite ocean colour (surface chlorophyll and particulate organic carbon, integrated primary production), surface underway pCO2, and depth profiles of oxygen and nitrate concentration from ships and Argo floats. In addition to parameter values, processes examined include interactive sediments, fluvial nutrients, light attenuation by fluvial coloured dissolved organic matter (CDOM), and iron limitation. The results indicate that the optimal parameter set is one that limits phytoplankton losses to grazing and other processes so as to ensure strong biological drawdown of dissolved inorganic carbon and nutrients in spring and summer; both insufficient and excessive drawdown were observed. Sensitivity to other processes such as interactive sediments, fluvial nutrients or CDOM attenuation was weak in most regions. Fluvial nutrients can cause localized reduction of pCO2 by as much as 60 μatm, and attenuation by CDOM or sequestration of nutrients in the sediment can reduce primary production and zooplankton biomass in regions with large river inputs or broad continental shelves. Iron limitation has a non-negligible effect on the model solution even in regions generally considered iron-replete; a model that successfully spans iron-limited and non-iron-limited domains will require complete and accurate specification of iron sources and sinks.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Explorer davantage

Même revueATMOSPHERE-OCEANMême sujetGeological Studies and ExplorationTravaux en français237 207