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Enregistrement W6963441351 · doi:10.17895/ices.pub.25244023

Predictive modeling of sediment response to hypoxia in the Gulf of St. Lawrence

2008· other· en· W6963441351 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInternational Council for the Exploration of the Sea (ICES) · 2008
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenthic zoneSedimentHypoxia (environmental)EstuaryHydrology (agriculture)Bottom waterFlux (metallurgy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No abstracts are to be cited without prior reference to the author.We use a reaction-transport sediment model to examine the effects of progressive oxygen depletion on sediment geochemistry and fluxes. The model includes physical, geochemical, and biological processes and was calibrated using the geochemical data acquired over the last 30 yr in the lower St. Lawrence River Estuary (Canada). Due to an increased nutrient input, as well as changes in the composition of water masses entering the Gulf of St. Lawrence, the concentration of oxygen in the bottom water at that location has been decreasing at an average rate of 1 mmol/L/yr over the past 70 yr. Modeled benthic fluxes match those obtained in shipboard sediment incubations. For an assumed scenario of further oxygen depletion, we project the fluxes and sediment distributions of iron, manganese, phosphorus, nitrogen, and sulfur for the next 60 years: the fluxes of reduced substances out of the sediment will increase, reactive iron and manganese oxides will become depleted, and the sediment will become progressively enriched in iron sulfides. The projections are sensitive to the effects of oxygen deficiency on benthic organisms. We compare a gradual response of benthic bioturbation/bioirrigation to a threshold-type response and discuss how biological processes in the benthic layer can be parameterized for modeling purposes. As a next step, the sediment model is being coupled to a large-scale hydrodynamic model for the Gulf of St. Lawrence. Accordingly, we discuss the strategies for model adjustments that optimize computer time without sacrificing the accuracy of benthic flux calculations.

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 enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,141 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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