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Enregistrement W2143915124 · doi:10.5194/bg-11-3515-2014

Quantifying the biophysical climate change mitigation potential of Canada's forest sector

2014· article· en· W2143915124 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceCanadian Forest ServiceGovernment of CanadaAustralian GovernmentStrong
Mots-clésGreenhouse gasBioenergyEnvironmental scienceCarbon sequestrationForest managementClimate change mitigationClimate changeForest productAgroforestryNatural resource economicsRenewable energyEcologyCarbon dioxideEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The potential of forests and the forest sector to mitigate greenhouse gas (GHG) emissions is widely recognized, but challenging to quantify at a national scale. Forests and their carbon (C) sequestration potential are affected by management practices, where wood harvesting transfers C out of the forest into products, and subsequent regrowth allows further C sequestration. Here we determine the mitigation potential of the 2.3 × 106 km2 of Canada's managed forests from 2015 to 2050 using the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3), a harvested wood products (HWP) model that estimates emissions based on product half-life decay times, and an account of emission substitution benefits from the use of wood products and bioenergy. We examine several mitigation scenarios with different assumptions about forest management activity levels relative to a base case scenario, including improved growth from silvicultural activities, increased harvest and residue management for bioenergy, and reduced harvest for conservation. We combine forest management options with two mitigation scenarios for harvested wood product use involving an increase in either long-lived products or bioenergy uses. Results demonstrate large differences among alternative scenarios, and we identify potential mitigation scenarios with increasing benefits to the atmosphere for many decades into the future, as well as scenarios with no net benefit over many decades. The greatest mitigation impact was achieved through a mix of strategies that varied across the country and had cumulative mitigation of 254 Tg CO2e in 2030, and 1180 Tg CO2e in 2050. There was a trade-off between short-term and long-term goals, in that maximizing short-term emissions reduction could reduce the forest sector's ability to contribute to longer-term objectives. We conclude that (i) national-scale forest sector mitigation options need to be assessed rigorously from a systems perspective to avoid the development of policies that deliver no net benefits to the atmosphere, (ii) a mix of strategies implemented across the country achieves the greatest mitigation impact, and (iii) because of the time delays in achieving carbon benefits for many forest-based mitigation activities, future contributions of the forest sector to climate mitigation can be maximized if implemented soon.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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