Boreal Forest Carbon Sequestration Strategies: A Case Study of the Little Red River Cree First Nation Land Tenures*
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, creation of carbon offset and emission reduction credits are examined from the perspective of the Little Red River Cree Nation (LRRCN), a forest tenure holder in northern Alberta. Carbon credits are produced under three scenarios: (1) carbon uptake in forest ecosystems, with postharvest waste left on site; (2) carbon uptake in forests and products; and (3) carbon uptake in forests with harvested fiber used for energy production. A mathematical programming model is used to solve for the minimum prices that cause the LRRCN to include production of carbon credits in its forest management and post‐harvest processing strategies. If LRRCN is paid according to its costs of creating carbon credits, it will opt to use fiber for forest products as this provides the greatest earning potential. If LRRCN faces a fixed price for carbon credits, it will produce fiber for generating electricity in lieu of coal as this strategy has the lowest average cost. However, when costs of feedstock transportation and construction of a power plant are taken into account, carbon uptake in biomass and forest products turn out to be more competitive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».