Alkaline Mineral Soil Amendment: A Climate Change ‘Stabilization Wedge’?
Notice bibliographique
Résumé
Extreme climate change due to heat-trapping gases, especially carbon dioxide, necessitates its mitigation. In this context, the carbon dioxide sequestration technology of enhanced weathering has for years been investigated, with a possible implementation strategy via alkaline mineral soil amendment being more recently proposed. Candidate materials for enhanced weathering include calcium and magnesium silicates, most notably those belonging to the olivine, pyroxene and serpentine groups of minerals, given their reactivity with CO2 and global availability. When these finely crushed silicate rocks are applied to the soil, the alkaline earth metal cations released during mineral weathering gradually react with carbonate anions and results in the formation of pedogenic carbonates, which, over time, and under the right conditions, can accumulate in the soil. This review paper critically reviews the available literature on alkaline mineral soil amendments and its potential to sequester enough CO2 to be considered a climate change ‘stabilization wedge’. Firstly, evidence of how agricultural soil can serve as a carbon sink in discussed, based on the observed accumulation of inorganic carbon in alkaline mineral-amended soils. Secondly, the impact of alkaline minerals on agricultural soil and crops, and the factors determining the rate of the weathering process are assessed. Lastly, the CO2 sequestration potential via alkaline mineral soil amendment is quantified according to an idealized shrinking core model, which shows that it has the potential to serve as a climate change stabilization wedge.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».