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Enregistrement W7034503035

What do marine particle characteristics and dynamics tell us about the efficiency of the Biological Carbon Pump?

2023· other· en· W7034503035 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Materials Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine snowBiological pumpExopolymerBiogeochemical cycleSubarctic climateParticle (ecology)RemineralisationTotal organic carbonCarbon fibersWater column
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gravitational sinking of particles is a key pathway for the transport of particulate organic carbon (POC) into the deep ocean. The sinking of POC and its remineralization directly impact ocean carbon storage on climatologically relevant timescales. Particle size, density and composition influence particle sinking velocity and the remineralization length scale i.e., the depth where POC is converted to suspended organic carbon or inorganic carbon. However, the factors affecting this relationship and their spatiotemporal variability are not well understood. Here, we use data collected from Marine Snow Catchers to characterize profiles of both suspended and sinking particles. Particle size, biogeochemical composition, and microbial activity are used to understand the controls and fate of suspended and sinking POC in the upper ocean. My first chapter shows that during the late summer in the subarctic Pacific POC fluxes were low, marine snow-sized aggregates (d > 0.5 mm) were rare and small, suspended particles differed from small sinking particles by their higher TEP (transparent exopolymer particles) content. This work provides the first in situ data to support the hypothesis by Xavier et al. (2017) that the ratio between TEP-C and POC determines, at least partially, the efficiency of the biological carbon pump (i.e., POC flux 100 m below reference depth/flux at reference depth).My second chapter focuses on the decline of the spring diatom bloom in the NE Atlantic and shows that turbulent disaggregation and changes in the mixed layer depth due to four strong storms delayed the formation and sinking of POC-rich marine snow-sized aggregates (d > 0.1 mm) while small, slow-sinking silica-rich particles sank from the mixed layer, creating an inefficient POC export event. After the last storm passed, we observed the sinking of marine snow aggregates, which resulted in vertical flux of a mixed post-bloom plankton community out of the euphotic zone.\nMy third chapter focuses on a study conducted in the Labrador Sea, where microbial degradation of total organic carbon (TOC) differed between suspended and sinking particles and across different stages of a spring Phaeocystis bloom. Carbon removal rates for fast-sinking and slow-sinking particles were similar but were on average one order of magnitude larger than those found for the suspended fraction. However, at the station characterized by abundant free-floating Phaeocystis colonies, the suspended fraction sustained a TOC removal rate similar to the ones for sinking particles. This observation suggests that the presence of Phaeocystis colonies may have enhanced the rate of microbial degradation of TOC. \nOverall, this work highlights the importance of investigating characteristics and dynamics of suspended and sinking particles to understand which factors affect the efficiency of the biological carbon pump in different open ocean systems.\n

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
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