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Enregistrement W4389119053 · doi:10.1029/2023jg007537

The Role of Boreal Seagrass Meadows in the Coastal Filter

2023· article· en· W4389119053 sur OpenAlexafffundabout
Tanya S. Prystay, Rachel E. Sipler, Maryam Beheshti Foroutani, Arnault Le Bris

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZostera marinaSeagrassEnvironmental scienceNutrientSedimentEcosystemBorealOceanographyBlue carbonEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract By removing nutrients from the water, coastal ecosystems serve as a filter between land and the open sea. Seagrasses contribute to the coastal filter by trapping and absorbing nutrients. Understanding the processes and environmental conditions underpinning the variability in nutrient retention among and within seagrass meadows is important to evaluate their role in the coastal filter across geographic regions, especially in less studied regions. This study evaluates the role of eelgrass (Zostera marina) meadows in the coastal filter in boreal Newfoundland, Canada, and identifies environmental traits driving variability in nutrient fluxes. We measured carbon (Corg) and nitrogen (N) proportions and stable isotopic composition in the surface sediment (top 5 cm) of three eelgrass meadows. Sediment cores were collected from different locations (i.e., inside, edge, outside) relative to each meadow. Sediment %N (0.22%), %Corg (2.82%), Corg stock (11.1 Mg Corg ha−1), and N stock (0.91 Mg N ha−1) were elevated in our study sites; however, nutrient content was not consistently higher inside the meadow than at the edge or outside. Variability in nutrient retention was best explained by a negative relationship with sediment bulk density. Additionally, differences in carbon isotopic (δ13Corg) enrichment between eelgrass tissue (−11.6‰) and sediment (−22.1‰) within sites indicated that sediment nutrients were predominantly derived from allochthonous marine sources, where variability was best explained by salinity. This study improves the understanding of the role of eelgrass to nutrient cycles in boreal coastal systems and the potential of eelgrass as a blue carbon ecosystem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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