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Enregistrement W6980412650

CARBON SEQUESTRATION POTENTIAL OF WETLANDS IN AGRICULTURAL LANDSCAPES

2025· article· en· W6980412650 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioactive natural compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarbon sequestrationWetlandBiogeochemical cycleEcosystemClimate changeEcosystem servicesAtmospheric carbon cycleBiogeochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wetlands provide crucial ecosystem services, including hydrological regulation, biogeochemical functions, and biodiversity support, which enhance landscape resilience. A key biogeochemical function is carbon sequestration—the long-term storage of atmospheric carbon dioxide (CO₂) as organic carbon (OC) in wetland soils. This natural process mitigates climate change by removing CO₂ from the atmosphere. However, wetland loss, primarily due to agricultural expansion, significantly diminishes their carbon sequestration capacity and associated ecosystem benefits. Urgent and effective policies and management strategies are needed, but a limited understanding of the biogeochemical processes driving carbon sequestration hinders sustainable wetland management. This research investigates the OC sequestration potential of wetlands across Canada’s diverse climatic gradients. The OC sequestration rate of undisturbed wetlands ranged from 0.25 to 1.56 Mg C ha⁻¹ yr⁻¹. Using statistical learning techniques, the study identifies key factors influencing OC sequestration rates, such as inundation probability, human impact, and soil properties. The machine learning model achieved high predictive accuracy (adjusted coefficient of determination [R²] = 0.70). This study shows that statistical learning models, informed by expert knowledge of process controls, can estimate OC sequestration rates within wetlands. Rewetted wetlands demonstrated a steady increase of total OC stock post-wetting, reaching 24.60 Mg C ha⁻¹. Net change of OC sequestration post-rewetting showed an increasing trend from baseline levels, peaking between 4–14 years post-rewetting, followed by a gradual decline to baseline levels within 40 years. These findings underscore the time-dependent nature of wetland carbon sequestration and highlight restoration by rewetting can be a viable strategy to enhance climate mitigation efforts. This study provides crucial evidence to guide the protection and restoration of wetlands as natural climate solutions (NCS). By integrating carbon sequestration data into policy frameworks and national greenhouse gas (GHG) inventories, these ecosystems can contribute meaningfully to global climate targets. Moreover, the results support wetland inclusion in carbon markets and emphasize the necessity of sustainable land-use practices to ensure long-term ecosystem functionality. This work establishes a foundation for future research and policy to leverage wetlands as integral components of climate action.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,159 · 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