Can green hydrogen production be used to mitigate ocean deoxygenation? A scenario from the Gulf of St. Lawrence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ocean deoxygenation and expansion and intensification of hypoxia in the ocean are a major, growing threat to marine ecosystems. Measures currently used to protect marine biodiversity (e.g., marine protected areas) are ineffective in countering this threat. Here, we highlight the example of the Gulf of St. Lawrence in eastern Canada, where oxygen loss is not only due to eutrophication (which can be mitigated by nutrient controls) but also is a consequence of ocean circulation change and warming. Climate-related loss of oxygen will be an increasingly widespread source of risk to marine biodiversity over this century. Again using the Gulf of St. Lawrence as an example, we show that production of oxygen by the green hydrogen industry can be comparable to the loss rate of dissolved oxygen on large spatial scales, offering new possibilities for mitigation. However, this mitigation approach has rarely been considered for marine environments to date. Given confluence of increasing risk to marine ecosystems from oxygen loss and rapid emergence, worldwide, of industrial sources of pure oxygen, which are likely to be located in coastal regions, we believe this option will be proposed increasingly in coming years, including by the private sector. We argue that it is urgent for ocean scientists, engineers, and policymakers to recognize and address this emerging potential. A coordinated research effort should be established immediately in order to harness the potential of the green hydrogen industry to mitigate major impacts of climate change on marine biodiversity, and avoid any unintended negative consequences.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».