Protection of seabed sediments in Canada's marine conservation network for potential climate change mitigation co-benefit
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».