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Enregistrement W7161955881 · doi:10.82308/27945

Inorganic carbon dynamics and CO2 fluxes in the Saguenay Fjord (Québec, Canada)

2019· dissertation· en· W7161955881 sur OpenAlexaboutno aff
Louise Delaigue

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFjordTotal organic carbonTotal inorganic carbonCoastal zoneCarbon stock

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le fjord du Saguenay est un tributaire majeur de l'estuaire du Saint-Laurent et est fortement stratifié. Une couche d'eau saumâtre de 6-8 m recouvre généralement jusqu'à 270 m d'eau de mer. Malgré toutes les recherches effectuées à ce jour, le mode, l'ampleur et la fréquence des échanges d'eau et de carbone entre l'estuaire et le fjord ne sont pas quantifiés. Comparativement au fleuve Saint-Laurent, les eaux de surface du fjord du Saguenay sont plus acides et contiennent moins de carbone inorganique dissous (CID) et plus de carbone organique dissous (COD). Les eaux de surface du fjord devraient constituer une source nette de CO2 vers l'atmosphère. Néanmoins, l'intrusion, en surface, d'eaux saumâtres de l'estuaire fluvial avec la marée montante, ainsi que le mélange d'eau de mer, débordant du seuil de l'estuaire maritime sous la pycnocline, modulent la dynamique du CO2 dans le fjord du Saguenay. A l'aide de traceurs géochimiques et isotopiques ainsi que d'un algorithme d'optimisation multiparamétrique (OMP), nous avons déterminé la contribution relative des sources connues à la colonne d'eau du fjord du Saguenay, y compris les eaux profondes provenant de l'estuaire maritime du Saint-Laurent et qui renouvellent les eaux des bassins profonds du fjord. Ces résultats, combinés à un modèle de mélange conservateur (salinité, température, alcalinité totale, carbone inorganique dissous) et comparés aux mesures sur le terrain, permettent d'identifier les facteurs dominants, autres que le mélange physique, tels que l'activité biologique (photosynthèse, respiration) et les échanges gazeux, qui influencent les propriétés des eaux (par exemple, pH, pCO2, concentration en nutriments) du fjord. Les résultats de cette étude indiquent que les eaux de surface du fjord sont une source nette de CO2 pour l'atmosphère pendant les périodes de fort apport en eau douce (par exemple, crues printanières) alors que les eaux de surface servent de puits net de CO2 atmosphérique lorsque la salinité excède ~ 5-10.

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)0,000
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,160 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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