MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7161955881 · doi:10.82308/27945

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

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

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicMarine and coastal ecosystems
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFjordTotal organic carbonTotal inorganic carbonCoastal zoneCarbon stock

Abstract

fetched live from 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.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.209

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.004
GPT teacher head0.164
Teacher spread0.160 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicMarine and coastal ecosystems→French-language works237,207→