Bird Community Conservation and Carbon Offsets in Western North America
Notice bibliographique
Résumé
Conservation initiatives to protect and restore valued species and communities in human-dominated landscapes face huge challenges linked to the cost of acquiring habitat. We ask how the sale of forest carbon offsets could reduce land acquisition costs, and how the alternate goals of maximizing α or β-diversity in focal communities could affect the prioritization land parcels over a range of conservation targets. Maximizing total carbon storage and carbon sequestration potential reduced land acquisition costs by up to 48%. Maximizing β rather than α-diversity within forest and savannah bird communities reduced acquisition costs by up to 15%, and when these solutions included potential carbon credit revenues, acquisition cost reductions up to 32% were achieved. However, the total cost of conservation networks increased exponentially as area targets increased in all scenarios. Our results indicate that carbon credit sales have the potential to enhance conservation outcomes in human-dominated landscapes by reducing the net acquisition costs of land conservation in old and maturing forests essential for the persistence of old forest plant and animal communities. Maximizing β versus α-diversity may further reduce costs by reducing the total area required to meet conservation targets and enhancing landscape heterogeneity. Although the potential value of carbon credit sales declined as a fraction of total acquisition costs, even conservative scenarios using a carbon credit value of $12.5/T suggest reductions in acquisition cost of up to $235 M, indicating that carbon credit sales could substantially reduce the costs of conservation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».