The burial characteristics of organic carbon along the vicissitude of coastal oyster farming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Through biodeposition, oysters increase the flux of organic carbon (OC) that deposits and stabilizes on the seafloor and is potentially recorded in the sediment core. However, the linkage between oyster farming and OC burial has not received much attention. This study selected a typical oyster farm with approximately half a century of farming history in Sanggou Bay, China. The OC burial efficiency during the vicissitude of the farm was reconstructed by estimating OC biodeposition flux and OC burial flux. Additionally, microbial necromass was determined to indicate microbial activities. The results showed an increase in OC burial flux when farming became intensive, reaching an average of 91.60 ± 10.98 g m−2 yr−1 with a mean microbial necromass contribution of 30.51 ± 8.56% to the sediment OC. However, the burial efficiency was negatively correlated with OC biodeposition flux with an average of 30.17 ± 12.19%. The outcomes suggest that oyster farming has a strong OC burial capacity. Nevertheless, biodeposition flux from excessive farming triggers stronger microbial degradation of OC, reducing the ratio of OC from biodeposit to burial.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».