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Enregistrement W2233237364

Blue Carbon in the Comox Valley: monetizing the benefits of eelgrass habitat restoration in coastal British Columbia

2014· article· en· W2233237364 sur OpenAlexaboutno aff
C.A. Hodgson

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatRestoration ecologyEnvironmental scienceEcologyGeographyFisheryEnvironmental protectionBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The restoration of eelgrass and salt marsh beds in areas where they formerly existed is widely recognized as a valuable activity due to their importance as habitat for estuarine inhabitants and for foreshore resilience. These restoration activities can also play a role in sequestering carbon dioxide from the atmosphere and putting it into long-term storage. Blue Carbon, where aquatic plants act to store carbon in the sediments and biomass, is another benefit to eelgrass and salt marsh rehabilitation. The Blue Carbon Team, consisting of professional and volunteer members located in the Comox Valley on Vancouver Island, British Columbia, is pursuing the opportunity to develop a protocol for measuring the amount of carbon permanently sequestered by eelgrass and salt marsh, while at the same time restoring habitat that had been lost during the past 75 years due to urbanization of the area. Preliminary data suggests estuarine plant communities can remove carbon dioxide from the atmosphere and store it in sediments and biomass more efficiently than land plants. Thus, these habitat restoration efforts would additionally contribute towards mitigating climate change and could be used as carbon credits to monetize further habitat restoration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,166 · 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 tête enseignante, 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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