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Enregistrement W4280511613 · doi:10.1088/2752-664x/ac706a

Spartina alterniflora has the highest methane emissions in a St. Lawrence estuary salt marsh

2022· article· en· W4280511613 sur OpenAlexafffund
Sophie Comer‐Warner, Sami Ullah, Wendy Ampuero Reyes, Stefan Krause, Gail L. Chmura

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSight Research UK
Mots-clésSpartina alternifloraPhragmitesSalt marshSpartinaBlue carbonEnvironmental scienceHalophyteMarshCarbon sinkBiomass (ecology)Soil carbonSink (geography)WetlandSalinityEcosystemCarbon dioxideEcologySoil waterCarbon sequestrationSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Salt marshes have the ability to store large amounts of ‘blue carbon’, potentially mitigating some of the effects of climate change. Salt marsh carbon storage may be partially offset by emissions of CH4, a highly potent greenhouse gas. Sea level rise and invasive vegetation may cause shifts between different elevation and vegetation zones in salt marsh ecosystems. Elevation zones have distinct soil properties, plant traits and rhizosphere characteristics, which affect CH4 fluxes. We investigated differences in CH4 emissions between four elevation zones (mudflat, Spartina alterniflora, Spartina patens and invasive Phragmites australis) typical of salt marshes in the northern Northwest Atlantic. CH4 emissions were significantly higher from the S. alterniflora zone (17.7 ± 9.7 mg C m−2h−1) compared to the other three zones, where emissions were negligible (<0.3 mg C m−2h−1). These emissions were high for salt marshes and were similar to those typically found in oligohaline marshes with lower salinities. CH4 fluxes were significantly correlated with soil properties (salinity, water table depth, bulk density and temperature), plant traits (rhizome volume and biomass, root volume and dead biomass volume all at 0–15 cm) and CO2 fluxes. The relationships between CH4 emissions, and rhizome and root volume suggest that the aerenchyma tissues in these plants may be a major transport mechanism of CH4 from anoxic soils to the atmosphere. This may have major implications for the mitigation potential carbon sink from salt marshes globally, especially as S. alterniflora is widespread. This study shows CH4 fluxes can vary over orders of magnitude from different vegetation in the same system, therefore, specific emissions factors may need to be used in future climate models and for more accurate carbon budgeting depending on vegetation type.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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