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Enregistrement W4408426699 · doi:10.5194/egusphere-egu25-10839

Organic Carbon Burial in Global Continental Margin Sediments

2025· preprint· en· W4408426699 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra Arndt, Markus Diesing, Dominik Hülse, Sarah Paradis, Craig Smeaton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContinental marginMargin (machine learning)Total organic carbonGeologyCarbon fibersGeochemistryCarbon cycleEarth sciencePaleontologyChemistryEnvironmental chemistryMaterials scienceComputer scienceEcosystemEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continental margin sediments are key long-term sinks for atmospheric carbon dioxide (CO₂). Despite their global significance, the magnitude and spatial distribution of organic carbon (OC) burial in this environment remains poorly quantified mainly due to the exceptional heterogeneity of the coastal ocean. Yet, this knowledge is critical not only for closing the global carbon budget but also for guiding policy decisions. Here, we integrate the rapidly growing observational data set with spatial machine learning and inverse as well as forward reaction-transport modelling, capturing the spatial heterogeneity of global continental margins to deliver robust OC flux estimates.We estimate a global continental margin OC burial flux of 441 Tg C yr⁻¹ through the base of the mixed layer, decreasing to 293 Tg C yr⁻¹ at the 1 kyr age horizon (50% is concentrated within the latitudinal band 10°S–30°N. Using the MARgins and CATchments Segmentation framework, tropical regions show the highest OC flux densities and total long-term burial flux globally (5.4 tC km-2 yr⁻¹ and 64 Tg C yr⁻¹). In addition, polar regions and marginal seas also reveal high total long-term burial fluxes (42 Tg C yr⁻1 and 35 Tg C yr⁻¹). In polar regions, high burial is driven by modest OC flux densities over vast areas, while marginal seas exhibit high flux densities but limited spatial extent. Each of the other MARCAT regions contributes less than 15% to global OC burial. We thus find the highest OC burial rates in the Exclusive Economic Zones (EEZs) of Indonesia (27 Tg C yr⁻¹) and Russia (20 Tg C yr⁻¹), followed by the EEZs of the Philipines, Antarctica, the United States, Japan, Papua New Guinea, Canada, New Zealand, Brazil, Yemen, and Mexico (each accounting for 2-5% of global OC burial). The EU EEZs collectively bury approximately as much OC as the Russian EEZ.When combined with global radiocarbon data for organic carbon (OC), our global estimates reveal several hotspots of young, marine-derived OC burial that actively remove contemporary atmospheric CO₂. These regions include tropical margins such as the Sunda Shelf, the Caribbean coastal zones, the western coast of Mexico, and the South China Sea, as well as marginal seas. In contrast, other burial hotspots—such as tropical margins adjacent to large river deltas or the Arctic shelf—predominantly sequester older, pre-aged terrestrial OC and petrogenic OC. While OC burial in these areas has a limited direct impact on contemporary CO₂ levels, it plays a crucial role in the modern carbon cycle by preventing the release of this geological carbon through microbial degradation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2025
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