Carbon Burial in Sediments below Seaweed Farms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The hypothesis that seaweed farming contributes to carbon burial below the farms was tested by quantifying burial rates in 20 seaweed farms distributed globally, ranging from 2 to 300 years in operation and from 1 ha to 15,000 ha in size. This involved combining analyses of organic carbon density with sediment accumulation rate in sediments below seaweed farms relative to reference sediments beyond the farm and/or prior to the farm operation. One in every four farms sampled was set over environments that export, rather than retain materials. For the farms that were placed over depositional environments, where sediment accumulation could be quantified, the thickness of sediment layers and stocks of carbon accumulated below the farms increased with farm age, reaching 140 ton C ha -1 for the oldest farm, and tended to exceed those in reference sediments beyond the farm and/or prior to the operation of the farms. Organic carbon burial rates in the farm sediments averaged (± SE) 1.87 ± 0.73 ton CO 2 equivalent (CO 2-eq ) ha -1 year -1 (median 0.83, range 0.10 – 8.99 ton CO 2-eq ha -1 year -1 ), twice the average (± SE) burial rate in reference sediments (0.90 ± 0.27, median 0.64, range 0.10-3.00 ton CO 2-eq ha -1 year -1 ), so that the excess organic carbon burial attributable to the seaweed farms averaged 1.06 ± 0.74 ton CO 2-eq ha -1 year -1 (median 0.09, range −0.13-8.10 ton CO 2-eq ha -1 year -1 ). This first direct quantification of carbon burial in sediments below seaweed farms confirms that, when placed over depositional environments, seaweed farming tend to sequester carbon in the underlying sediments, but do so at widely variable rates, increasing with farm yield.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».