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Enregistrement W4416015146 · doi:10.1002/9781394229185.ch1

A Brief Introduction to Potential Links and Feedbacks Between Hydrothermal Processes and Seawater Chemistry

2025· other· en· W4416015146 sur OpenAlexaff
L. A. Coogan, Alexandra V. Turchyn, Ann G. Dunlea, Wolfgang Bach

Notice bibliographique

RevueGeophysical monograph · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrothermal circulationSeawaterHydrothermal ventWater chemistryOcean chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemical composition of the oceans plays a critical role in many aspects of the Earth system across all timescales, and the same is likely to be true on any habitable planet. It has long been accepted that changes in Earth's climate and atmospheric carbon dioxide concentration affect chemical fluxes from the continents to the ocean, which have commonly been considered the key drivers of changing seawater chemistry. Recent studies, however, have suggested that Earth's ocean temperature, composition, and sedimentation history are also critical in controlling chemical exchange between seawater and the underlying ocean crust through changes in hydrothermal fluxes. For example, studies have demonstrated that iron, an important micronutrient in the ocean, is transported thousands of kilometers from on-axis hydrothermal vents into the open ocean, raising questions about how hydrothermal Fe inputs might vary as ocean conditions change. Likewise, there has recently been increased interest in the role of low-temperature hydrothermal circulation (also known as seafloor weathering) in the major ion balance of seawater, and its role in the long-term carbon cycle and climate regulation both on Earth and exoplanets. Here we introduce some of the links and feedbacks between hydrothermal processes and seawater chemistry, emphasizing how they impact one another.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1410,083

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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