Particulate trace metals & iron availability to phytoplankton in a changing Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
This thesis, focusing on the Canadian Arctic Ocean, investigates the cycling of particulate trace metals, and the bioavailability of iron to phytoplankton in this rapidly changing ocean. Full depth profiles of particulate Al, Cd, Pb, P, V, Mn, Fe, Co, Cu, Zn and Ba were determined. Trace elements displayed various vertical distributions. Firstly, some elements had a strong lithogenic component (Al, Fe and V), and were characterized by a maximum at the surface. Indeed, their concentrations strongly correlated with each other across basins. Secondly, elements with a significant biogenic component (Cd and Cu) were characterized by a decrease in concentration with depth. Furthermore, preferential remineralization of P over Cd at shallow depths in numerous stations is reported. In some stations across basins, the molar ratio of particulate Cu and P approached a plateau at the meso- or bathy-pelagic zone, suggesting the presence of ammonium oxidizing archaea, which require Cu-dependent enzymes. Thirdly, Mn, a trace metal with a predominant redox cycle, showed a spike in concentration between 100-200 m, as well as a bottom enrichment. In the Canada Basin, we suggest interactions between the production of manganese oxide, cobalt oxide and barite by manganese oxidizing bacteria. \n The Arctic Ocean is experiencing the greatest decrease in seawater pH, as well as rapid ice melting which elevates light intensity in surface waters. To examine changes in Fe bioavailability to Arctic phytoplankton under a varying environment, two incubation experiments were conducted. After natural phytoplankton assemblages were acclimated to different light/CO2 treatments for one week, short-term Fe uptake assays were performed to assess the capability of phytoplankton to access Fe. Generally, Fe uptake capability was positively influenced by CO₂ level, and negatively impacted by light level in the incubations. These observations imply that high CO₂ has a significant negative effect on Fe bioavailability, while high light has a positive effect. Furthermore, when comparing future scenario (higher atmospheric CO₂ and underwater irradiance) with present-day conditions, the bioavailability of Fe to phytoplankton appeared to be similar.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».