Assessing Marine Snow Dynamics During the Demise of the North Atlantic Spring Bloom Using In Situ Particle Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ocean's biological pump, a critical component of the Earth's carbon cycle, transports organic matter from the surface ocean to depth and is dominated by sinking particles, often in the form of marine snow‐sized (diameter ≥0.5 mm) aggregates. Controls of sinking particle carbon export are thought to be driven largely using ecological processes that create and transform sinking particles. We diagnose the importance of both biotic and abiotic processes in the dynamics of marine snow and other suspended particles using image‐based determination of their size distribution. These observations were made during the demise of the North Atlantic spring bloom in May 2021 as part of the Export Processes in the Ocean from RemoTe Sensing‐North Atlantic (EXPORTS‐NA) field campaign. We show that intense storm events generated high turbulent mixing rates in the upper ocean that impacted the abundance, size distribution, porosity and sinking of marine snow. Mixed‐layer turbulence levels both created and destroyed marine snow and the sequence of entrainment and detrainment of the mixed layer induced by repeated storm forcings enhanced the vertical transport of aggregates to depth. Evidence of biological transformations was also observed at mesopelagic depths, both for the consumption of particulate matter and in the creation of smaller particles from larger ones, likely due to interactions with zooplankton. Collectively, these results illustrate the complex interplay of physical and biological processes regulating the dynamics of marine snow and suggest their inclusion in predictive models of the ocean's biological pump.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».