Carbon Credits on Private Lands in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the production potential of carbon credits on private land in Central British Columbiathrough pine forest plantation projects. This study identifies the quality characteristics for determining the quality standards for carbon credits, and then uses those quality characteristics along with the standardized procedure to assess the quality and quantity of carbon that can be fixed in forest projects and thus be registered on the carbon exchange as carbon credits or offsets for trading on per hectare basis. Using the Table Interpolation Program for Stand Yields (TIPSY) which is a tree growth simulation model, sites of various productivities (Site Index values of 24, 21, 18, and 12) in the PGTSA, BC, Canada were modeled to generate data related to stands of trees for timber volume, lumber production, and subsequent carbon credit/offsets generation. Using data and information from the industry and the Government of British Columbia Ministry of Forests and Range (BCMoFR), cost-related data for forest stand establishment and maintenance was generated. Using market pricing methodology for offsets in the “over the counter” (OTC) market, Internal Rate of Return (IRR) calculations were performed. The results of the study indicated that rate of return varied in the range of 0.27% to 0.51% over a period of 57 to 100 years. Only three out of sixteen modeled production scenarios indicated positive rates of return. Overall, the study concluded that sequestering carbon in forest projects on private land inPGSTA,BCis not restricted by any production quality criterion, but that it is financially unviable given the current costing and carbon offset pricing regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».