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Enregistrement W3162614168 · doi:10.5194/egusphere-egu21-7944

Prime Hook National Wildlife Refuge Marsh Restoration & Shoreline Resilience Project – A Carbon Sequestration Case Study in the Coastal Zone 

2021· article· en· W3162614168 sur OpenAlexaff
Aspen Tabar, Susan Guiteras, Jeff Tabar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlife refugeShoreBaySalt marshMarshWildlifeRestoration ecologyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GeographyFisheryWetlandOceanographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prime Hook National Wildlife Refuge and its adjacent water bodies are important natural features along western Delaware Bay, USA. Historically salt and brackish marsh habitats, portions of the Refuge were diked and managed as freshwater impoundments starting in the early 1980s. Over the past decade, some of these impoundments have reverted to saline conditions, largely due to several storm events (including Hurricane Sandy in 2012) that have caused flooding, erosion, and opened several breaches between the Refuge and Delaware Bay. Because of these significant morphologic changes, the United States Fish and Wildlife Service (USFWS) completed a series of surveys, numerical modeling using Delft3D and coastal engineering analyses to aid in developing restoration alternatives for managing the Refuge and its marshlands. This work will review the results of the strategic planning used to recommend a preferred restoration alternative for managing the Refuge under the new environmental regime aimed at resilience. As a result of this effort, a project for restoring and managing the Refuge was recommended and constructed in 2018. Total cost of the project was $40 million US and was the largest restoration/recovery project authorized to address the impacts of Hurricane Sandy. The project included two major components: 1) shoreline reconstruction and 2) marsh restoration. The shoreline reconstruction portion of the project included placing approximately 1.2 million cubic meters of sand from an offshore borrow area along the shoreline to reconstruction a 12 m wide dune, 45 m beach berm and 30 m back-bay marsh platform (essentially rebuilding the entire barrier island). In addition, the project included a major marsh restoration effort including dredging 48 km of conveyance channels and “thin layer” disposal of 460,000 cubic meters of sediment to create 2,000 hectares of salt marsh. Herein will present findings from an analysis using monitoring data and observations to evaluate converting freshwater wetlands to saltwater marshes and the resulting increase in carbon sequestration. As tidal marshes are restored, harmful emissions decline as the project site transforms from a freshwater to a saltwater environment. Therefore, carbon is stored in the soils more readily under tidal marsh conditions. The findings will show the increase in carbon sequestration as a result of the vegetation community response and discuss future projections. Methodologies used for identifying vegetation community response included: Salt Marsh Integrity (SMI) and Saltmarsh Habitat & Avian Research Program (SHARP) Mid-Atlantic Tidal Rapid Assessment Method (MidTRAM) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) This work will show the importance of incorporating coastal restoration projects and carbon sequestration into policies and management in the coastal zone.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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