Impacts of deep‐sea mining on microbial ecosystem services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interest in extracting mineral resources from the seafloor through deep‐sea mining has accelerated in the past decade, driven by consumer demand for various metals like zinc, cobalt, and rare earth elements. While there are ongoing studies evaluating potential environmental impacts of deep‐sea mining activities, these focus primarily on impacts to animal biodiversity. The microscopic spectrum of seafloor life and the services that this life provides in the deep sea are rarely considered explicitly. In April 2018, scientists met to define the microbial ecosystem services that should be considered when assessing potential impacts of deep‐sea mining, and to provide recommendations for how to evaluate and safeguard these services. Here, we indicate that the potential impacts of mining on microbial ecosystem services in the deep sea vary substantially, from minimal expected impact to loss of services that cannot be remedied by protected area offsets. For example, we (1) describe potential major losses of microbial ecosystem services at active hydrothermal vent habitats impacted by mining, (2) speculate that there could be major ecosystem service degradation at inactive massive sulfide deposits without extensive mitigation efforts, (3) suggest minor impacts to carbon sequestration within manganese nodule fields coupled with potentially important impacts to primary production capacity, and (4) surmise that assessment of impacts to microbial ecosystem services at seamounts with ferromanganese crusts is too poorly understood to be definitive. We conclude by recommending that baseline assessments of microbial diversity, biomass, and, importantly, biogeochemical function need to be considered in environmental impact assessments of deep‐sea mining.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».