Mangroves as a major source of soil carbon storage in adjacent seagrass meadows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mangrove forests have the potential to export carbon to adjacent ecosystems but whether mangrove-derived organic carbon (OC) would enhance the soil OC storage in seagrass meadows adjacent to mangroves is unclear. In this study we examine the potential for the contribution of mangrove OC to seagrass soils on the coast of North Sulawesi, Indonesia. We found that seagrass meadows adjacent to mangroves had significantly higher soil OC concentrations, soil OC with lower δ 13C, and lower bulk density than those at the non-mangrove adjacent meadows. Soil OC storage to 30 cm depth ranged from 3.21 to 6.82 kg C m−2, and was also significantly higher at the mangrove adjacent meadows than those non-adjacent meadows. δ13C analyses revealed that mangrove OC contributed 34 to 83% to soil OC at the mangrove adjacent meadows. The δ13C value of seagrass plants was also different between the seagrasses adjacent to mangroves and those which were not, with lower values measured at the seagrasses adjacent to mangroves. Moreover, we found significant spatial variation in both soil OC concentration and storage, with values decreasing toward sea, and the contribution of mangrove-derived carbon also reduced with distance from the forest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».