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Enregistrement W4366264269 · doi:10.1038/s41467-023-37385-0

The value of ecosystem services in global marine kelp forests

2023· article· en· W4366264269 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensTula FoundationUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesHakai InstituteUniversity of New South WalesTula Foundation
Mots-clésKelpKelp forestEcosystem servicesEcosystemBlue carbonEcologyEnvironmental scienceMillennium Ecosystem AssessmentFisheryGeographyAgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,000
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 enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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