Intensive oyster farming enhances carbon storage in sediments over decades
Notice bibliographique
Résumé
Clarifying the oyster’s carbon budget of their farming ecosystem defines this industry’s future. Through biodeposition, oyster enhances the vertical flux of organic carbon. However, the cycling of sedimented carbon before being separated from the biosphere remains unclear. Here, we constructed the chronologic profiles of the sediment cores from a typical oyster farm with approximately 50 years of farming history. The profiles corresponded with the farming development, environment, associated biogenic elements, and microbial communities. Our results showed the organic carbon burial flux after the onset of intensive farming increased 2.6-fold, reaching 106 g C·m−2·yr−1. Farming development drove the accumulation of microbial necromass, while the percentage of recalcitrant organic carbon in sediment organic carbon also increased from 42.52% to 60.19%. This study highlights the enhancement of carbon storage in response to the development of oyster farming, contributing to the understanding of the ecosystem-based carbon budget for oyster farming. Oyster farming can enhance organic carbon storage in sediments by increasing sediment organic carbon concentration up to 2.6 times, according to an analysis of 50 years of farming data from a typical oyster farm in Sanggou Bay, China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».