摘要 尽管大多数国家都认识到缓解气候变化的紧迫性并签署了各种有助于减少排放的协议,但自上而下减少全球二氧化碳排放的方法迄今为止收效甚微。本文并不否认这种“自上而下”的协议对于制定合理战略以实现总排放量下降的重要性,但本文建议采取一种补充方法,鼓励立即“自下而上”地实现气候目标,而不必等待全球合作。本文建立了一个框架,使用三个易于衡量的国家经济参数来识别国家之间的搭便车行为:碳强度、碳强度变化率和人均 GDP。然后,本文提出了一个简单的公式来计算对搭便车国家的贸易制裁,该公式可用于激励碳排放减少的双边行动。本文认为,商品价值、进口国和出口国之间的碳强度差异以及碳去除成本可用于计算搭便车国家的不公平贸易优势。通过三个案例研究测试了所提出的框架的动态性,重点介绍了当前的搭便车行为——基于 1991-2012 年期间的历史排放量;另一种假设情景,即一部分国家采取激进的碳减排措施;以及 450 ppm 稳定情景。关键词:气候政策、碳定价、搭便车、排放交易、气候变化。JEL:Q38、Q41、Q56、Q54。
摘要。Labuhan Sangoro,位于印度尼西亚西努萨·坦加拉(West Nusa Tenggara)的萨利赫湾(Saleh Bay),是印度尼西亚西努萨(Nusa Tenggara)的摄政区,是用于种植海藻物种Kappaphycus alvarezii的地区之一。在2023年,由于冰冰疾病爆发,耕作活动造成了农作物衰竭。这一事件造成了农民的巨大劳动力和财务损失。怀疑生物学因素(细菌)在这种疾病的出现中起作用。因此,这项研究旨在(1)识别生活在水域中的细菌(冰冰感染的海藻种植地点)和(2)寻找负责引起冰冰疾病的潜在细菌。这项研究的目标是分子鉴定已知感染K. alvarezii的潜在细菌,从而导致该疾病。本研究中使用的方法是探索性描述性的。从4点收集样品(K. alvarezii栽培位置被冰冰感染)。每个点由2个深度(表面和底部水)表示。sampels分析采用元法编码(EDNA)分析采用与培养的方法。这种方法可用于检查环境样品中可用的基因组,从而允许鉴定更广泛的细菌种类。因此,这种方法提供了更大的机会发现引起冰冰疾病的潜在细菌。在这项研究中,已经全面理解了两个深度(表面和底水)的细菌组成。和伪胞虫sp。负责在有机物分解,营养回收,支持初级生产和维持生态系统平衡中重要作用的主要门是蓝细菌和蛋白质细菌。K。Alvarezii培养中的冰冰疾病与某些细菌物种(如Vibrio spp)有关。在采样位置也发现了。关键词:环境DNA,Ice-Ice病,K。Alvarezii,海洋细菌,萨利赫湾。
摘要 。拉布汉桑戈罗位于印度尼西亚西努沙登加拉省松巴哇县萨利赫湾,是为种植海藻品种卡帕藻而开发的地区之一。2023 年,由于冰冻病的爆发,种植活动遭遇了作物减产。这一事件给农民造成了重大的劳动力和经济损失。人们怀疑生物因素(细菌)在这种疾病的出现中发挥了作用。因此,本研究旨在 (1) 识别水中的细菌(冰冻感染的海藻养殖场)和 (2) 寻找可能导致冰冻病的细菌种类。本研究的目标是从分子水平上鉴定已知感染 K. alvarezii 并导致该疾病的潜在细菌种类。本研究中使用的方法是探索性描述性的。从 4 个点(被冰冻感染的 K. alvarezii 养殖地点)采集样本。每个点由 2 个深度(表面和底层水)表示。样品分析采用了一种基于宏条形码 (eDNA) 分析的不依赖培养的方法。这种方法可用于检查环境样品中的基因组,从而可以鉴定出更广泛的细菌种类。因此,这种方法为发现可能导致冰冰病的细菌种类提供了更大的机会。在这项研究中,全面了解了两个深度(表面和底层水)的细菌组成。负责有机物分解、营养物循环、支持初级生产和维持生态系统平衡的重要作用的主要门是蓝藻和变形菌。K. alvarezii 培养中的冰冰病与某些细菌种类有关,例如在采样地点还发现的弧菌属和假交替单胞菌属。关键词:环境 DNA、冰冰病、K. alvarezii、海洋细菌、萨利赫湾。
临床和环境细菌病原体的快速,有效和特定鉴定对其控制至关重要。传统上,通过基于形态学,生化和代谢特性的表型方法鉴定了细菌。尽管这些方法在临床实践中非常有用,但它们的局限性包括在物种内部和耗时工作和耗时的工作流中差的能力差。新开发的分子方法可以极大地提高分类表征的准确性,从而确定医学或环境重要性的特定菌株。但是,由于高昂的成本和对训练有素的专业人员的需求,这些方法在诊断实验室中尚未常规。因此,传播有关分子识别技术进步的知识是使这些方法可访问的关键。这项工作的目的是审查和讨论细菌识别的当前分子技术,旨在跟踪和监测临床和环境样品中的微生物剂。
1 INTERNAL MEDICINE DEPARTMENT, LOZANO BLESA UNIVERSITY CLOSE HOSPITAL, ZARAGOZA, SPAIN 2 ARAGON HEALTH REESARCH INSTITUTE, ZARAGOZA, SPAIN 3 DEPARTMENT OF INTERNAL MEDICINE, MIGUEL SERVET UNIVERSITY HOSPITAL UNIT, Vigo Hospital Complex, Pontevedra, Spain 6 Rheumatology Section, El Rosario, Medellin, Colombia 7 Internal Medicine, General University Hospital Jos E M Morales Meseguer, Murcia,西班牙8自动免疫部门,西班牙巴塞罗那市Vall d'Hebron医院9号9帕兹内科医学系,拉巴斯通用大学医院医学,大学和政治医院,西班牙瓦伦西亚,瓦伦西亚11号,梅德尔·卡斯特罗·德·古蒂·埃雷斯总医院,梅德尔林,梅德尔林,哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚省梅德尔林市梅德尔氏菌,12 Rhemumatogology Secuplation,Nitersbivelively Intural ntiverbander Intern B. Zaragoza,Zaragoza,Zaragoza通信:Borja del Carmelo Gracia Tello,内科,Lozano Blesa University诊所诊所医院,San Juan Bosco Street 15,西班牙Zaragoza,西班牙。 div>电子邮件:bcgracia@salud.aragon.es电子邮件:bcgracia@salud.aragon.es
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供(未经同行评审认证),作者/资助者已授予 bioRxiv 许可,可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 11 月 19 日发布了此版本。;https://doi.org/10.1101/2024.11.19.624352 doi:bioRxiv 预印本
微生物群落在各种环境中起关键作用。预测它们的功能和动力学是微生物生态学的关键目标,但是这些系统的详细描述可能是非常复杂的。一种处理这种复杂性的方法是诉诸于更粗糙的表示。几种方法试图以数据驱动的方式识别微生物物种的有用群体。最近的工作在从头发现时,使用像线性回归这样简单的方法来预测给定功能的粗略表示,对多个物种甚至单个这样的群体(Ensemble-Biterient优化(EQO)方法)进行了一些经验成功。将社区功能建模为单个物种贡献的线性组合似乎很重要。但是,确定生态系统的预测性过度的任务与预测功能的任务不同,并且可以想象,前者可以通过比后者更简单的方法来完成。在这里,我们使用资源竞争框架来设计一个模型,在该模型中,要发现的“正确”分组是良好的定义,并使用合成数据来评估和比较基于回归的三种方法,即先前提出的两个和我们介绍的两个方法。我们发现,即使函数明显非线性,基于回归的方法也可以恢复分组。该多组方法比单组EQO具有优势。至关重要的是,模拟器(线性)方法的表现可以胜过更复杂的方法。
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 8 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.10.21.619525 doi:bioRxiv 预印本
源自2000年代初的美国,其最初的基础是正规教育和海洋科学知识,其最简单形式的海洋素养可以定义为“对您对海洋的影响有了“了解您对海洋的影响,而海洋对您的影响”(国家海洋教育工作者协会(NMEA),2023年)。最初是基于七个基本原则(Cava等,2005;国家海洋和大气管理局(NOAA),2013年),海洋素养倡议经常着重于发展公共知识和对海洋的认识,许多学者探索了许多学者,主要通过上学和教师的镜头教育,在过去的两个十年中,参见了钢铁的范围。 ; Mogias等人,2019年;人们对扩大这一点的兴趣充满了兴趣,以更好地说明海洋素养和海洋扫盲研究(OLR)的许多方式,以帮助使社会与海洋联系和依赖的方式的多样性提升。越来越多地被认为是一种最终决定我们共同活力的互惠和循环关系,这需要对基于位置的环境中的海洋影响的多种经验和价值进行更彻底的研究
John Jahanshad,Andoh D,Georgia Antoniou,Apkar Vania Apkarian,Laurco-Hino-Hininal IS。 Martin Domin,Natalia Egorova-Brumley DN,James Fachon,OO,Jodi M. Gilman。 Marco L. Loggia和BBB,Marco L.Loggia和BBB,Marco L.Loggia,Marco L. Millard的评估,Susanne,Samantha K. Millard,Rajeny A.公园,小龙格GGG,耶稣·普约尔P,琳达·罗博波,施特林·桑,德林·孙,MMM,A。AnnaWoodbury ckk,www,www,Fadel XXX,Ravi R. Bhatt C,Christopher R.K. Paul M. Thompson C
