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Enregistrement W6912953750 · doi:10.5443/11458

GEOTRACES: Multi-tracer investigation of the effect of climate change on nutrient and carbon cycles in the Arctic Ocean

2012· dataset· en· W6912953750 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Polar Data Network · 2012
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticTrace metalSea icePhytoplanktonSampling (signal processing)NutrientClimate changeCarbon cycleTrace gas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our sampling program took place from August 27, 2009 through September 12, 2009. It was part of Leg 3a of the 2009 CCGS Amundsen Expedition in the Arctic Ocean (ArcticNet 0903). Sampling started in the Mackenzie River delta and continued into the Beaufort Sea (Shelf, slope and deep Canada Basin). Various measurements (temperature, salinity, nutrients, alkalinity, pH, primary production, bacterial production) and sampling (seawater, marine particles) were conducted at 10 stations. Underway measurements (temperature, salinity, trace gases) and sampling (marine particles) were also conducted along the cruise track. Sampling tools on stations were the ship's CTD/rosette (ArcticNet), a Trace-Metal CTD/rosette system (UVic / UBC) and large volume in-situ pumps (UBC). We conducted measurements and collected samples to document a suite of key physical (temperature, salinity, ice cover, light penetration), chemical (nutrients, trace metals, trace gases, radioisotopes, stable isotopes) and biological (phytoplankton and microbial assemblages, primary and microbial productivity, trace metal phytoplankton quotas) parameters in relation to proximity to the Mackenzie River delta, seafloor bathymetry and ice cover to elucidate the processes influencing phytoplankton growth and carbon cycling in the Arctic Ocean. In particular, we collected samples to study the processes which supply and remove trace metals, nutrients and carbon to and from the upper ocean, and conducted ship-board experiments to study how biological productivity is affected by various chemical and physical conditions. Through a combination of on-board measurements, experiments and subsequent laboratory analysis, our research program aims at: (i) documenting the pathways of addition, removal and cycling of key trace elements which act as biological micronutrients or tracers of carbon and nutrient cycles in the Arctic Ocean; (ii) elucidating the potential effects of changing ice cover and river discharge on productivity, carbon sequestration and trace gas emission in the Arctic Ocean; (iii) developing chemical tracers to establish a historical sedimentary record of Arctic Ocean productivity in relation to long term natural climate change.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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