Sectoral approaches to improve regional carbon budgets
Notice bibliographique
Résumé
Humans utilise about 40% of the earth’s net primary production (NPP) but the products of this NPP are often managed by different sectors, with timber and forest products managed by the forestry sector and food and fibre products from croplands and grasslands managed by the agricultural sector. Other significant anthropogenic impacts on the global carbon cycle include human utilization of fossil fuels and impacts on less intensively managed systems such as peatlands, wetlands and permafrost. A great deal of knowledge, expertise and data is available within each sector. We describe the contribution of sectoral carbon budgets to our understanding of the global carbon cycle. Whilst many sectors exhibit similarities for carbon budgeting, some key differences arise due to differences in goods and services provided, ecology, management practices used, land-management personnel responsible, policies affecting land management, data types and availability, and the drivers of change. We review the methods and data sources available for assessing sectoral carbon budgets, and describe some of key data limitations and uncertainties for each sector in different regions of the world. We identify the main gaps in our knowledge/data, show that coverage is better for the developed world for most sectors, and suggest how sectoral carbon budgets could be improved in the future. Research priorities include the development of shared protocols through site networks, a move to full carbon accounting within sectors, and the assessment of full greenhouse gas budgets.
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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 | 0,016 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».