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Enregistrement W2586419318 · doi:10.1038/srep42406

Mangroves as a major source of soil carbon storage in adjacent seagrass meadows

2017· article· en· W2586419318 sur OpenAlexaff
Guangcheng Chen, Muhammad Husni Azkab, Gail L. Chmura, Shunyang Chen, Pramudji Sastrosuwondo, Zhiyuan Ma, I Wayan Eka Dharmawan, Xijie Yin, Bin Chen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaLembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia
Mots-clésMangroveSeagrassBlue carbonEnvironmental scienceEcosystemSoil carbonEcologySoil waterBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations106
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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