An Estimate of Carbon Storage Capabilities from Wild and Cultured Shellfish in the Northwest Atlantic and Their Potential Inclusion in a Carbon Economy
Notice bibliographique
Résumé
Bivalve mollusc production has been proposed as a method to reduce carbon emissions as (1) a low-emission protein source, and (2) via carbon stored in their shells. Numerous studies have examined the fate of carbon in bivalve production, estimated carbon sequestration rates, and their role in a carbon economy. To address the fate of shell carbon for the Northwest Atlantic, stored oceanic carbon equivalents (Eq), released CO2via calcification, and hypothetical carbon credit value ($24 tCO2), for both aquacultured and wild-captured bivalves for New England and Canadian Provinces on the Atlantic between 2016 and 2020 were estimated. Bivalve shells do not sequester atmospheric CO2, instead storing oceanic CO2 Eq and cannot be directly included in a carbon sequestration scheme. In the present study, total annual estimates of stored oceanic CO2 Eq were approximately 202,253 and 363,243 tons, with concurrent releases of approximately 121,255 and 217,771 tons of CO2 to the atmosphere, of which only 4% and 8% were from aquaculture production in Canada and the United States, respectively. Even if bivalve shells sequestered atmospheric CO2, current shellfish production levels are inconsequential with regard to current anthropogenic greenhouse gas (GHG) emissions. Stored oceanic carbon Eq for bivalve aquaculture is equivalent to 0.001% and 0.0005% of Canadian and US annual anthropogenic CO2 emissions, whereas wild-capture would store 0.028% and 0.005% of Canadian and US emission, respectively. Bivalve shell will not solve climate change, but the expansion of bivalve production provides a protein source with the lowest GHG emissions, which provides a multitude of environmental services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».