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Record W1527205347

Étude des gaz rares en solution dans les eaux porales de l'estuaire du Saint-Laurent : profils, dégazage, adsorption

2009· article· fr· W1527205347 on OpenAlexaboutno aff
Fabien Pitre

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicOcean Acidification Effects and Responses
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryArtGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'étude des gaz rares dans les eaux porales est fondamentale à la compréhension des échanges des espèces chimiques entre le sédiment et la colonne d'eau. Les gaz rares, inertes chimiquement, peuvent être utilisés pour quantifier les flux des espèces chimiques entrantes/sortantes du sédiment ou les processus de consommation/production de ces espèces telles que le carbone et l'azote. Cela permet de mieux visualiser les cycles biogéochimiques de ces éléments dans l'océan et les sédiments océaniques ou estuariens. Ainsi, lors d'une mission océanographique sur l'Estuaire du Saint-Laurent à bord du N.S. Coriolis II, en mai 2007, nous avons procédé à l'échantillonnage d'eaux porales et de sédiments. Cette mission s'est faite en collaboration avec des équipes de l'Université McGill, l'Université Concordia, l'Université de Montréal et de l'Université du Québec à Montréal. Ce groupe comprenait plusieurs membres du GEOTOP. Une nouvelle méthode d'échantillonnage et d'extraction a été mise au point empruntant plusieurs caractéristiques aux systèmes déjà existants. Les échantillons ont été analysés au laboratoire Gaz Rares à Montréal (GRAM). Nous avons découvert, dans plusieurs échantillons, que les concentrations des gaz rares Ne, Ar, Kr et Xe étaient plus élevées que celles attendues par dissolution des gaz atmosphériques dans l'eau de mer. Ces enrichissements semblent être dû à l'adsorption des gaz sur de la matière organique et son relargage dans l'eau porale pendant la décompression de l'échantillon lors de sa remonté à bord du navire. La présence de ces excès a des conséquences importantes dans le calcul des flux de toutes les espèces chimiques entrantes/sortantes du sédiment et une sous-estimation des processus de consommation/production des ces espèces dans les sédiments. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Gaz rares, Géochimie, Isotopes, Eau porale, Estuaire du Saint-Laurent, Sédiment.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.601
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.182
Teacher spread0.172 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
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