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Enregistrement W7108714014 · doi:10.60825/zx02-r335

Exploring the intersection of coastal blue carbon and ocean acidification: A synthesis of biogeochemical processes, coastal management strategies, knowledge gaps, and future research opportunities

2025· report· en· W7108714014 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada - Publications · 2025
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemical cycleBlue carbonSeagrassClimate changeOcean acidificationCoastal managementColored dissolved organic matterCarbon cycleBiogeochemistryCarbon sequestration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blue carbon ecosystems (BCE) provide carbon storage and sequestration services that deliver global and local outcomes for carbon cycling spanning geologic time. Ocean acidification (OA) is the process of decreasing pH in the ocean that results from the adsorption of anthropogenic carbon dioxide (CO2) from the atmosphere. The recent focus on quantifying and understanding the mechanisms whereby BCEs capture or release atmospheric CO2 has spurred interest in also understanding how these systems, both naturally and via management, may contribute to OA mitigation. This report explores the intersection of coastal blue carbon and ocean acidification (i.e., OA-BC nexus). We conducted a joint DFO-NOAA technical meeting to synthesize knowledge of the biogeochemical processes and coastal management strategies that impact the OA-BC nexus, and discuss knowledge gaps, including potential effects of climate change on the nexus, and outline future research opportunities. We focused on BCEs that Canada and USA have in common (i.e., tidal marshes, macroalgal forests, and seagrass beds) and outlined the production, consumption, and exchange of carbon and alkalinity between BCEs and their adjacent estuarine and coastal aquatic ecosystems. An expert assessment of the contribution of BCE management strategies (i.e., conservation, restoration, creation, and enhancement) to enhance OA mitigation locally revealed variable results and knowledge gaps. We concluded that conservation of focal BCEs was the most likely management strategy to positively mitigate local coastal acidification. Numerous natural and human activities affect BCE structure, function, and areal extent, but our predictive understanding of how such changes might affect coastal acidification is rudimentary. More detailed thought experiments are needed to identify ways to collaborate further across the OA-BC nexus. While it may not be possible to merge blue carbon and ocean acidification science entirely, this report provides a starting point to continue working together.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,297
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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