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Enregistrement W4283466770 · doi:10.3389/fmars.2022.909926

Nutrient-Loading Mitigation by Shellfish Aquaculture in Semi-Enclosed Estuaries

2022· article· en· W4283466770 sur OpenAlexafffund
Thomas Guyondet, Ramón Filgueira, Christopher M. Pearce, Réjean Tremblay, Luc A. Comeau

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésEstuaryEnvironmental scienceEutrophicationCrassostreaAquacultureOysterBayMytilusNutrientFisheryEcosystemBiogeochemical cycleEastern oysterShellfishBlue musselEcologyOceanographyBiologyAquatic animalFish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bivalve aquaculture may provide a variety of ecosystem services including nitrogen extraction from estuaries, which are often subject to excess nutrient loading from various land activities, causing eutrophication. This nitrogen extraction may be affected by a combination of various non-linear interactions between the cultured organisms and the receiving ecosystem. The present study used a coupled hydro-biogeochemical model to examine the interactive effects of various factors on the degree of estuarine nutrient mitigation by farmed bivalves. These factors included bay geomorphology (leaky, restricted and choked systems), river size (small and large rivers leading to moderate (105.9 Mt N yr -1 ) and high (529.6 Mt N yr -1 ) nutrient discharges), bivalve species (blue mussel ( Mytilus edulis ) and eastern oyster ( Crassostrea virginica )), farmed bivalve area (0, 10, 25 and 40% of estuarine surface area) and climate change (water temperature, sea level and precipitation reflecting either present or future (Horizon 2050) conditions). Model outputs indicated that bivalve culture was associated with the retention of nitrogen within estuaries, but that this alteration of nitrogen exchange between estuaries and the open ocean was not uniform across all tested variables and it depended on the nature of their interaction with the bivalves as well as their own dynamics. When nitrogen extraction resulting from harvest was factored in, however, bivalve culture was shown to provide a net nitrogen removal in the majority of the tested model scenarios. Mussels provided more nutrient mitigation than oysters, open systems were more resilient to change than closed ones, and mitigation potential was shown to generally increase with increasing bivalve biomass. Under projected future temperature conditions, nutrient mitigation from mussel farms was predicted to increase, while interactions with the oyster reproductive cycle led to both reduced harvested biomass and nutrient mitigation potential. This study presents the first quantification of the effects of various biological, physical, geomorphological and hydrodynamical processes on nutrient mitigation by bivalve aquaculture and will be critical in addressing questions related to eutrophication mitigation by bivalves and prediction of possible nutrient trading credits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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