Seagrass community-level controls over organic carbon storage are constrained by geophysical attributes within meadows of Zanzibar, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The aim of this work was to explore the feasibility of using seagrass functional traits to predict differences in sediment carbon storage. At 19 sites within highly diverse seagrass meadows of Zanzibar, Tanzania, species cover was estimated along with three community traits hypothesized to influence sediment carbon storage (amount of above and belowground biomass, seagrass tissue nitrogen content, and shoot density). We identified five distinct seagrass communities that had notable variations in key plant traits but these differences did not translate into differences is sediment organic carbon (OC) storage. Across all communities, sediment OC was very low (ranging from 0.15 % to 0.75 %) and there were no differences in OC storage among communities, which was considerably lower (33.97.7 Mg C ha−1) than the global average (194.220.2 Mg C ha−1) reported for other seagrass ecosystems. In spite of high seagrass diversity and clear zonation among plant communities, sediments in all communities were shallow (ranging from 19 to 78 cm) and composed of medium-coarse grained carbonate sand on top of carbonate rock. We propose that geophysical conditions of the sediment were not conducive to OC stabilization, and outweighed any variation in the quantity or quality of plant litter inputs, ultimately leading to low OC storage within all seagrass communities. This highlights the complexity of OC cycling in seagrass ecosystems and cautions against the use of plant traits as a proxy for OC storage across all seagrass ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».