Flux biologiques d'azote dans la glace de mer de l'archipel Arctique canadien
Bibliographic record
Abstract
L'objectif principal de cette étude était de quantifier, à la base de la glace de mer de première année dans l’archipel Arctique canadien, la variabilité spatiale des principales réactions biologiques du cycle de l'azote, soit l'assimilation du nitrate et de l'ammonium, la nitrification, l'ammonification et la fixation de N2 afin d’en comparer les taux et de les relier à la variabilité des conditions environnementales du milieu. Les flux d'azote quantifiés ont démontré une grande variabilité selon les conditions biologiques, physiques et chimiques de la glace. La productivité du milieu, estimée par la concentration en biomasse, modulait un grand nombre de ces flux, dont l’intensité relative était généralement semblable pour l'ensemble des sites échantillonnés malgré la variabilité des conditions environnementales. L’ammonification s’est avérée particulièrement importante, favorisant une assimilation conséquente de l’ammonium et une production essentiellement régénérée. Les résultats de cette étude approfondissent la compréhension des mécanismes régulant les flux biologiques d’azote dans la glace de mer et pourront servir à l’élaboration de scénarios futurs en resserrant la paramétrisation des modèles biogéochimiques.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".