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Enregistrement W4406533261 · doi:10.1139/facets-2024-0080

Protection of seabed sediments in Canada's marine conservation network for potential climate change mitigation co-benefit

2025· article· en· W4406533261 sur OpenAlexafffundvenueabout
Graham Epstein, Susanna Fuller, Sophia C. Johannessen, Emily Rubidge, Melissa Turner, Julia K. Baum

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésSeabedMarine protected areaClimate changeOceanographyEnvironmental scienceMarine conservationFisheryEnvironmental resource managementGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine conserved areas (MCAs) can provide a range of ecological and socio-economic benefits, including climate change mitigation from the protection and enhancement of natural carbon storage. Canada's MCA network is expanding to encompass 30% of its Exclusive Economic Zone by 2030. At present, the network aims to integrate climate change mitigation by protecting coastal vegetated blue carbon ecosystems (saltmarsh, seagrass, kelp). Here, we argue that incorporating unvegetated seabed sediments could bring similar benefits. Seabed sediments can store and/or accumulate high densities of organic carbon, and due to their large spatial extent, contain carbon stores orders of magnitude larger than coastal vegetated habitats. We estimate that currently designated MCAs encompass only 10.8% of Canada's seabed sediment organic carbon stocks on the continental margin, and only 13.4% of areas with high carbon densities. Proposed MCAs would cover an additional 8.8% and 6.1% of total stocks and high carbon areas, respectively. We identify an additional set of high-priority seabed areas for future research and potential protection, ranking their importance based on carbon stocks, proxies for lability, and ecological/biological significance. The incorporation of seabed sediments into MCA networks could support climate change mitigation by preventing future releases of stored carbon.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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