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Enregistrement W6944313314 · doi:10.17895/ices.pub.25257547.v1

Modeling the influence of North Atlantic freshening on phytoplankton dynamics in the Nova Scotian Shelf and Gulf of Maine region

2007· other· en· W6944313314 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInternational Council for the Exploration of the Sea (ICES) · 2007
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytoplanktonStratification (seeds)Water massSea surface temperatureBoundary currentSalinityAlgal bloomPrecipitationPrimary productivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No abstracts are to be cited without prior reference to the author.Continental shelf waters from the Labrador Sea to the Mid-Atlantic Bight experienced significant freshening in the late 1990s, likely caused by increasing glacial melting and enhanced precipitation and river runoff at higher latitudes (as a result of climate change). The freshening of the ocean can alter circulation and stratification of shelf waters and may influence the phytoplankton dynamics and ecosystem productivity. We used a 3-D coupled biological-physical model to examine the influence of freshening on the timing and magnitude of phytoplankton blooms and primary productivity in the Gulf of Maine/Scotian Shelf region. The model captured the general pattern of westward propagation of spring phytoplankton blooms from the Scotian Shelf to the western Gulf of Maine, consistent with the observed increasing sea surface salinity and associated decreasing stability of the water column. By adjusting the boundary conditions in the numerical experiments, the model showed that increased freshening can further enhance the spatial gradients in timing by stimulating earlier blooms upstream (the Scotian Shelf), but has less impact downstream (the western Gulf of Maine). The model results suggest that surface water freshening may impede winter convection and decrease nutrient supply from deep water to the surface, thus influencing the overall seasonal primary productivity.

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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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