Is blue carbon a ‘red herring’? Problems regarding magnitude, cost-effectiveness and timescale
Notice bibliographique
Résumé
Avoiding the most catastrophic consequences of climate change will require some amount of carbon dioxide removal, in addition to urgently reducing emissions. Options for such removal include nature-based solutions, such as “blue carbon” burial in the sediment of vegetated coastal ecosystems (mangroves, salt marshes and seagrass meadows). Very high carbon sequestration rates have been claimed for these blue carbon ecosystems, and many media outlets have uncritically endorsed this message. Unfortunately, there seems to be some over-optimism among researchers, the general public and policy-makers, about the actual climate mitigation potential of coastal blue carbon.We identify three main reasons why blue carbon ecosystems are unsuitable for directly offsetting fossil fuel emissions. First, the magnitude of the any climate benefit is likely to be much smaller than claimed, due to a range of methodological issues; second, the cost-effectiveness is low, particularly in developed countries; and third, there is a mismatch in timescale between the emission of ancient fossil carbon and the storage of carbon by vegetated ecosystems. Given these limitations, we suggest that blue carbon may be a misleading distraction (i.e. a ‘red herring’) for climate mitigation purposes. Nevertheless, blue carbon ecosystems provide many benefits. Protection of such habitats and their restoration, where practicable, would protect critical habitat for diverse species, prevent coastal erosion, reduce storm damage, promote food security and provide opportunities for tourism.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».