The value of ecosystem services in global marine kelp forests
Notice bibliographique
Résumé
While marine kelp forests have provided valuable ecosystem services for millennia, the global ecological and economic value of those services is largely unresolved. Kelp forests are diminishing in many regions worldwide, and efforts to manage these ecosystems are hindered without accurate estimates of the value of the services that kelp forests provide to human societies. Here, we present a global estimate of the ecological and economic potential of three key ecosystem services - fisheries production, nutrient cycling, and carbon removal provided by six major forest forming kelp genera (Ecklonia, Laminaria, Lessonia, Macrocystis, Nereocystis, and Saccharina). Each of these genera creates a potential value of between $64,400 and $147,100/hectare each year. Collectively, they generate between $465 and $562 billion/year worldwide, with an average of $500 billion. These values are primarily driven by fisheries production (mean $29,900, 904 Kg/Ha/year) and nitrogen removal ($73,800, 657 Kg N/Ha/year), though kelp forests are also estimated to sequester 4.91 megatons of carbon from the atmosphere/year highlighting their potential as blue carbon systems for climate change mitigation. These findings highlight the ecological and economic value of kelp forests to society and will facilitate better informed marine management and conservation decisions.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».