Spatially explicit benefit–cost analysis of fire management for greenhouse gas abatement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines the economic potential for fire management to provide offsets to carbon markets in the savannas of northern Australia. Long‐term field trials in Australia's savannas have quantified greenhouse gas (GHG) emissions abatement resulting from improved fire management. However, little is known about the economic potential of fire management projects or the locations where projects might be economically viable for providing GHG offsets. A benefit–cost analysis of fire management for GHG offsets is presented here, which includes spatially explicit estimates for GHG abatement under three assumptions of management efficacy (conservative, empirically based, upper potential). The total supply of GHG abatement is estimated under different prices and management efficacy assumptions, and areas that pass the benefit–cost analysis are identified. At the Australian Government's carbon price of A$23 per metric tonne of carbon dioxide equivalents (CO2‐e), fire management would be economically viable across 51 million hectares, all within the higher monsoonal rainfall regions of northern Australia, abating 1.6 million tonnes of CO2‐e per year. These estimates suggest that fire management projects can contribute to GHG abatement targets and be financially viable across large areas of northern Australia. Additional benefits are anticipated from these projects for biodiversity conservation, livelihoods for indigenous Australians and economic development in remote regions.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».