Blue carbon stock in Tunisian coastal sediments: First assessment and implications for ecosystem conservation and climate change mitigation
Notice bibliographique
Résumé
This work presents the first comprehensive study on carbon definitive sequestration in coastal marine sediments in Tunisia. It study aimed to provide insights into the potential role of coastal Tunisian sediments in mitigating carbon dioxide (CO 2 ) emissions and climate change. It compiles carbon data from 32 cores sampled in eight distinct ecosystems along the Tunisian coast, including lagoons (Ghar El Melh, Bizerte and Korba), Lake Ichkeul, seagrass meadows ( Posidonia oceanica ) in Sidi Rais and Monastir bays along with two gulfs (Tunis and Gabes). The study revealed carbon sequestration rates ranging from 2.1 to 177.6 gC m −2 yr −1 , with the highest rates found in P. oceanica meadows while both lagoons seemed recalcitrant to sequestration due to enhanced organic matter degradation. Conversely, Lake Ichkeul, constitutes a good trap with carbon sequestration rate up to 49 gC m −2 yr −1 and remarkably Tunis and Gabes gulfs exhibit exceptionally high levels exceeding 40 %. Although P. oceanica meadows exhibited the highest sedimentation rates (414 and 115 gC m −2 yr −1 , respectively), their carbon sequestration was low (40 %). The carbon permanently sequestered in the sediment of the studied environments was around 1243 KtCO 2 yr −1 , accounting for approximately 4 % of the total CO 2 emissions by Tunisia in 2021. However, considering the short and medium-term sequestration potentials of the 1,33,2815 ha of seagrass meadows in Tunisia, this percentage could attain >100 %.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».