MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2025539441 · doi:10.1139/x08-046

Future carbon storage in harvested wood products from Ontario’s Crown forests

2008· article· en· W2025539441 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jiaxin Chen, S. J. Colombo, Michael T. Ter‐Mikaelian, Linda S. Heath

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésEnvironmental scienceForestryCarbon stockFossil fuelCarbon sinkCrown (dentistry)Greenhouse gasClimate changeGeographyWaste managementEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This analysis quantifies projected carbon (C) storage in harvested wood products (HWP) from Ontario’s Crown forests. The large-scale forest C budget model, FORCARB-ON, was applied to estimate HWP C stock changes using the production approach defined by the Intergovernmental Panel on Climate Change. Harvested wood volume was converted to C mass and allocated to four HWP end-use categories: in use, landfill, energy, and emission. The redistribution of C over time among HWP end-use categories was calculated using a product age-based C-distribution matrix. Carbon emissions for harvest, transport, and manufacturing, as well as emission reductions from the use of wood in place of other construction materials and fossil fuels were not accounted for. Considering the wood harvested from Ontario Crown forests from 1951 to 2000 and the projected harvest from 2001 to 2100, C storage in HWP in use and in landfills is projected to increase by 3.6 Mt·year –1 during 2001–2100, with an additional 1.2 Mt·year –1 burned for energy. Annual additions of C projected for HWP far outweighs the annual increase of C storage in Ontario’s Crown forests managed for harvest, which is projected to increase by 0.1 Mt·year –1 during the same period. These projections indicate that regulated harvest in Ontario results in a steadily increasing C sink in HWP and forests. Uncertainties in HWP C estimation are also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations47
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetEnvironmental Impact and SustainabilityTravaux en français237 207