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Enregistrement W4408428078 · doi:10.5194/egusphere-egu25-12515

Combining sediment analysis with geospatial mapping to quantify carbon sequestration by an eelgrass bed on the Nova Scotian coast, eastern Canada. 

2025· preprint· en· W4408428078 sur OpenAlexaffabout
Emma Taniguchi, Amy Mui, Kristina Boerder, Markus Kienast, Craig J. Brown

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisSedimentNova (rocket)Carbon sequestrationOceanographyEnvironmental scienceGeographyFisheryGeologyRemote sensingGeomorphologyEngineeringEcologyCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, seagrass has been presented as a solution to sequester excess carbon emissions from the atmosphere, with studies reporting that seagrass meadows are responsible for burying as much as 10% of anthropogenic carbon per year (Fourqurean et al. 2012). However, this estimate has started to seem improbable as more recent research, specifically from North American study sites, are reporting carbon stock estimates much lower than the global average. Here, we present estimates of organic carbon (OC) stock in an eelgrass meadow on the Eastern Shore of Nova Scotia, Canada. To quantify sediment OC stock, we combined sediment geochemical analysis with geospatial mapping based on high-resolution optical aerial imagery collected by drone flights. Three sediment cores, plus a control, were extracted from the meadow in regions with differing levels of vegetative cover. The control core was used to establish a background signal for sediment OC, which we assume to be representative of nearshore unvegetated sediments in the region.Despite the health and anecdotally reported longevity of this eelgrass meadow measuring 4.7 Ha in size, the carbon stock is estimated to be less than 10 Mg OC/Ha. This is significantly lower than the global average estimates of ~163.3-660 Mg/Ha (Fourqurean et al. 2012) but is comparable to other reports emerging from the North American east coast (eg. 3.7 Mg/Ha from coastal Virginia, US: Greiner et al. 2013). From the individual core slices, the maximum sediment OC did not exceed 2.5 weight % even in the densest, healthiest part of the meadow. There was also a notable correlation between presence of coarse biomass and higher sediment OC in the bulk sample, suggesting that the carbon is mostly associated with living biomass rather than being buried and stored in sediments. Further, radiocarbon ages of the bulk OC of up to 1140 years in the topmost sediment layer imply a significant admixture of pre-aged, likely terrestrial, OC to the bulk OC, rendering the stock estimates absolute maximum estimates. Overall, this study adds to the growing body of evidence that suggests that global estimates of OC storage in eelgrass beds need to be carefully reevaluated.

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)0,000
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,201 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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