The potential climate benefits of seaweed farming in temperate waters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seaweed farming is widely promoted as an approach to mitigating climate change despite limited data on carbon removal pathways and uncertainty around benefits and risks at operational scales. We explored the feasibility of climate change mitigation from seaweed farming by constructing five scenarios spanning a range of industry development in coastal British Columbia, Canada, a temperate region identified as highly suitable for seaweed farming. Depending on growth rates and the fate of farmed seaweed, our scenarios sequestered or avoided between 0.20 and 8.2 Tg CO 2 e year −1 , equivalent to 0.3% and 13% of annual greenhouse gas emissions in BC, respectively. Realisation of climate benefits required seaweed-based products to replace existing, more emissions-intensive products, as marine sequestration was relatively inefficient. Such products were also key to reducing the monetary cost of climate benefits, with product values exceeding production costs in only one of the scenarios we examined. However, model estimates have large uncertainties dominated by seaweed production and emissions avoided, making these key priorities for future research. Our results show that seaweed farming could make an economically feasible contribute to Canada’s climate goals if markets for value-added seaweed based products are developed. Moreover, our model demonstrates the possibility for farmers, regulators, and researchers to accurately quantify the climate benefits of seaweed farming in their regional contexts.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».