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Enregistrement W7036156521

Blue Carbon Opportunities for the Lower Shoalhaven River

2023· article· en· W7036156521 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Online (University of Wollongong) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésBlue carbonTributaryFloodplainEcosystemClimate changeHydrology (agriculture)Carbon fibersLand useCarbon cycle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blue Carbon Ecosystems (BCE) play an important role as profound carbon reservoirs and have the potential to sequester more carbon in an area than any other ecosystem. This has sparked interest in these ecosystems and their potential for use in climate mitigation strategies and more specifically, carbon abatement. BCEs can be restored in areas which have been tidally modified through anthropogenic interventions. One such location which has experienced anthropogenic tidal regime modification is the Lower Shoalhaven River region - a region that has a broad floodplain with many floodgates separating rivers, creeks, and associated tributaries from the tidal influences of the Shoalhaven River Estuary. Recent studies have investigated the Blue Carbon potential at a national and state level, but there are limited studies on the application on a regional scale. Accordingly, using the Blue Carbon Accounting Model (BlueCAM) and its derivative, the Forward Abatement Estimator (FAE) this study aimed to 1. Identify Blue Carbon abatement potential across the Lower Shoalhaven Floodplain, 2. Investigate abatement upstream of a floodgate as a case study to provide insight into tidal restoration of Blue Carbon Ecosystems. 3. Identify social, economic, and environmental impacts of tidal restoration and recommend strategies to overcome these impacts and maximise abatement. Abatement potential was determined using LiDAR data in conjunction with land use mapping, to create elevation layers separated by land use and stratified to enable FAE and BlueCAM abatement values. This was done for a 25 year and 100 year permanence periods. Abatement potential and suitability for BCE ecosystems was also interrogated upstream of a single floodgate and if this floodgate had a limited opening. This study found that areas with low carbon stocks were more suitable for Blue Carbon projects due to these areas having lower ecosystem transition costs. Areas with lower elevations were deemed less suitable for Blue Carbon projects as these areas would go through multiple ecosystem transitions imposed by the variability in salinity levels by anthropogenic climate change and more specifically, sea level rise. The Lower Shoalhaven River was estimated to have the potential for high abatement, worth millions of dollars. It was found that the FAE was better suited to determining future abatement potential when compared to BlueCAM, but the latter was more suited to reporting on ongoing Blue Carbon project. This study recommends the investigation and potential modification of the Forward Abatement Estimator by the ERF, with the possibility of inclusion of the FAE in the tidal restoration of Blue Carbon ecosystems method. Further study into sites identified in this study as having a high abatement potential should be conducted with greater resolution. Finally, studies should be conducted to identify values, concerns and issues of landholders and communities since such engagement is necessary to ensure a balance between the use of the land and the pursuit of carbon abatement opportunities. Overall, this study recommends that Blue Carbon projects in the Lower Shoalhaven region should target grazing areas and work alongside affected landholders to achieve triple bottom line outcomes – economic, environmental and social sustainability.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,171 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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