MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7161944918 · doi:10.82308/25831

Quantifying soil carbon storage and losses in natural and agriculturally converted salt marsh

2016· dissertation· en· W7161944918 sur OpenAlexaboutno aff
Lee Van Ardenne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalt marshSoil carbonBlue carbonMarshTemperate climateCarbon sequestrationCarbon fibersEcosystemGreenhouse gasAtmospheric carbon cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal vegetated ecosystems, such as salt marshes, actively sequester large amounts of carbon from the atmosphere and can store this carbon in their soils for millennia. These ecosystems have been badly degraded from anthropogenic activity over time, with evidence suggesting that their stores of carbon can be released to the atmosphere as a result. There is a general lack of studies which report on the carbon storage in salt marshes over the full depth of the soil deposit, and it is not well established just how much carbon is stored in these systems. Correspondingly, 1 m is often used as a default in estimates. Thus it is largely unknown what geomorphic or environmental parameters drive differences in carbon storage between marshes. How much carbon is lost when drained for agriculture or other land use change has a similar paucity in studies, and those which do exist are geographically biased to warm temperate climates. This thesis reports on two projects which seek to address these gaps in research.The chapter two study sought to estimate the total carbon stock of four salt marshes along the coasts of New Brunswick, Canada, and Maine, USA using GIS interpolation and identify any spatial trends or relations to general climate and geomorphic conditions. The spatial distribution of soil in the marshes was similar to developmental models of developed for similar marsh types in literature, with soil depth the greatest in the center of the marsh and declining towards the upland and seaward margins. The average carbon storage and carbon densities of the marshes were lower than current global averages. Average carbon density with depth was very stable except a single notable decrease which occurred at a breakpoint at 50 cm depth – likely due to carbon losses from the rapid decay of labile carbon in the rooting zone. Thus a very strong linear relationship between soil depth and carbon storage was found, which would allow for estimations of carbon storage using just soil depth in marshes of similar characteristics. This also indicates that assuming a soil depth (such as 1 m) is not an acceptable method when estimating carbon stocks. Comparing interpolation results to simple averages of the cores indicated that a single transect of cores could acceptably estimate soil depth (thus carbon storage) in marshes with simple morphology, and that one transect per axis of soil depth variation may work in more complex marsh systems.The chapter three study measured carbon stocks and calculated losses for a series of drained marshes and paired undrained marsh along the Kamouraska region of the St. Lawrence River, Quebec, Canada. The estimated rate of loss averaged 459 g C m-2 yr-1, with overall losses varying between 15% and 39% of the original amount since drainage. The rate is lower than the IPCC default emission factor and most current rates reported in literature, which are from warm temperate climates, and suggests that rates of carbon loss may vary in different climates. Using the average rate of loss for the St. Lawrence region, the total estimated carbon loss in the region since 1987 (further dyking was banned after this date) is 1,673,055 t C.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCoastal wetland ecosystem dynamics→Travaux en français237 207→