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Enregistrement W4406339103 · doi:10.3389/fclim.2024.1510747

Are enhanced rock weathering rates overestimated? A few geochemical and mineralogical pitfalls

2025· article· en· W4406339103 sur OpenAlexafffund
Ian Power, Victoria N. J. Hatten, Zivi Schaffer, Kwon Rausis, Heather Klyn-Hesselink

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Climate · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWeatheringGeologyGeochemistryMineralogyEarth science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is considerable uncertainty when quantifying carbon dioxide removal (CDR) from enhanced rock weathering (ERW). Faster CDR rates mean ERW may significantly impact climate change mitigation, and more carbon credits will financially benefit private companies. However, overestimating CDR risks undermining ERW if meaningless carbon credits are counted. Here, we aim to contribute to the discussion of CDR quantification by describing three potential pitfalls relating to the geochemical and mineralogical compositions of rock powders. First, rock powders used for ERW are often mineralogically complex and may initially exhibit fast dissolution rates due to reactive surfaces and phases, leading to overestimating long-term CDR rates. Second, the dissolution of accessory carbonates within ERW rock powders will tend to dominate cation and dissolved inorganic carbon fluxes, which, if not identified, can be misconstrued as silicate weathering and overestimate CDR. Third, methods that rely on measuring cations may be prone to misinterpretation as cations will often not be balanced with dissolved inorganic carbon, e.g., during strong acid weathering. As another example, mineral dissolution during solid-phase testing (e.g., cation exchange) is also unrelated to carbonic acid weathering and, thus, may overestimate CDR rates. To avoid these pitfalls, we recommend (1) incorporating high-dosage test plots into ERW trials that avoid reapplication of rock powders that replenish initially fast reactivity, (2) screening rock powders for carbonate minerals using sensitive techniques and distinguishing carbonate and silicate weathering, and (3) measuring carbon to verify carbon dioxide removal. High-quality carbon credits must be durable, additional, and not overestimated.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations22
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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