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Enregistrement W7117104303 · doi:10.1016/j.polar.2025.101355

Elucidating the influence of freshwater and sympagic inputs on biogeochemical cycling in the Canadian Arctic Archipelago

2025· article· en· W7117104303 sur OpenAlexaboutno aff
Frances Simone Crable, Cynthia Garcia, Alessandra D’Angelo, Samira Umar, Brice Loose, Max Berkelhammer, Andrew Luke King, Miquel Angel González-Meler

Notice bibliographique

RevuePolar Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeHorizon 2020 Framework ProgrammeNorsk Institutt for VannforskningPolarforskningssekretariatetHeising-Simons FoundationNational Science Foundation
Mots-clésBiogeochemical cycleArcticSea iceArchipelagoSeawaterOrganic matterCarbon cycleNutrientTundra

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Arctic Archipelago (CAA) receives significant freshwater inputs from rivers, sea ice, and glacial melt that influence ocean processes and biogeochemical cycles. This study presents a baseline dataset of hydrography and isotopic composition of seawater and suspended particulate organic matter from summer 2019, providing a framework to evaluate long-term biogeochemical changes due to Arctic shifts. Using salinity-δ 18 O relationships, temperature, Chl-a fluorescence, and macronutrients, interactions between ocean, cryosphere, and terrestrial inputs were characterized. δ 18 O indicated glacial and sea ice melt contributions associated with salinity-influenced stratification and depleted surface nutrients. Notably, surface nitrate+nitrite in the freshest waters (0.06-1.2 μM at S=25-29 psu) showed no enrichment compared to saline waters (S>30 psu), with no correlation between nutrients and salinity. Depleted δ 15 N PON (particulate organic nitrogen) and δ 13 C POC (particulate organic carbon) were observed across the region. Low temperatures, pCO 2, and sea ice likely contributed to low δ 13 C POC , although overlapping drivers of PON and POC isotopic signatures remain unclear. δ 13 C POC values became enriched with increasing POC concentration (r 2 =0.45 surface, r 2 =0.61 at Chl-a maximum), with the most depleted values (-34‰) at the lowest POC. Enriched δ 13 C POC and δ 15 N PON correlated with elevated carbon (C) biomass in channels with sea ice, possibly linked to sympagic algal inputs. Nitrogen limitation occurred across transects, with N:P (NO 3 :PO 4 ) ratios consistently below Redfield (16:1), unalleviated by freshwater inputs. These observations serve as a reference for future studies on freshwater impacts on Arctic productivity, with July-August sampling reflecting post-bloom conditions where freshwater primarily acts as a barrier to mixing, not a nutrient source.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,077

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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