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Enregistrement W2791779962 · doi:10.1371/journal.pone.0193930

Rapid carbon accumulation following managed realignment on the Bay of Fundy

2018· article· en· W2791779962 sur OpenAlexafffundabout
Jan T. Wollenberg, Jeff Ollerhead, Gail L. Chmura

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensMount Allison UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMarshSalt marshSpartina alternifloraSpartinaBayBlue carbonLand reclamationWetlandEnvironmental scienceBrackish marshEcologyEcosystemOceanographyHydrology (agriculture)GeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salt marshes are highly effective carbon (C) sinks and have higher rates of soil C burial (per square meter) than terrestrial ecosystems. Marsh reclamation and anthropogenic impacts, however, have resulted in extensive losses of salt marshes. Restoration of marshes drained and "reclaimed" for agriculture (referred to in Canada as dykelands) and degraded marshes can generate C credits, but only if C burial is reliably quantified. To date, studies reporting on C burial rates have been limited primarily to restored marshes which are more than 10 years old. Here we report on a study which assessed C burial six years after the return of tidal flooding to a section of dykeland in Aulac, New Brunswick on Canada's Bay of Fundy. The C burial rate in the restored marsh averaged 1 329 g C m-2 yr-1, more than five times the rate reported for a nearby mature marsh. Carbon density in the recovering marsh was relatively consistent with depth and although salt marsh cordgrass (Spartina alterniflora) became established in 2012, the bulk of the C in the new marsh deposit is assumed to be allochthonous. Financial constraints are a barrier to marsh restoration projects and C markets could provide a considerable source of funding for restoration work in the future. For marsh restoration projects to be recognized in C crediting systems, however, it must also be demonstrated that the allochthonous C would not otherwise have been sequestered; the potential for this is discussed.

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)0,000
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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations51
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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