Beyond habitat boundaries: Organic matter cycling requires a system‐wide approach for accurate blue carbon accounting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As coastal ecosystems become widely recognized for their capacity to sequester carbon (blue carbon), standard accounting methodologies for the generation of carbon credits are being developed. To ensure the applicability of these standards across blue carbon ecosystems, we investigated organic carbon provenance and burial in salt marshes and seagrass meadows of an arid, upwelling‐dominated Eastern Pacific lagoon. We found low carbon density in benthic sediments of Bahía de San Quintín (5.9 ± 0.5 mg C cm −3 ), only marginally higher in Zostera marina beds (6.9 ± 0.5 mg C cm −3 ), likely due to remineralization and hydrodynamically driven export of seagrass material, resulting in low carbon burial rates (4.5 ± 2.5 g C m −2 yr −1 ). Sediment organic carbon is mainly controlled by the fraction of fine sediment and its source is largely allochthonous, although sources differ spatially. Salt marshes at San Quintín derive 40% of their organic matter from autochthonous material and exhibit higher carbon burial rates (up to 414.7 ± 28.6 g C m −2 yr −1 ) and sediment carbon densities (32.0 ± 0.7 mg C cm −3 ) compared to benthic sediments. This study emphasizes the connectivity of blue carbon habitats with marsh plant detritus supplementing benthic carbon burial and incorporation of detrital eelgrass in marsh sediments. Our findings highlight the importance of allochthonous organic matter for carbon sequestration in blue carbon habitats, suggesting standard accounting practices that deduct allochthonous organic matter would miss the full potential for carbon burial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».