The Dynamic Competitiveness of U.S. Agricultural and Forest Carbon Sequestration
Notice bibliographique
Résumé
Society is increasingly turning attention toward greenhouse gas emission control with for example the Kyoto Protocol has entered into force. Since many of the emissions come from energy use, high cost strategies might be required until new technological developments reduce fossil fuel dependency or increase energy utilization efficiency. On the other hand biologically based strategies may be used to offset energy related emissions. Agricultural soil and forestry are among the largest carbon reservoirs on the planet; therefore, agricultural and forest activities may help to reduce the costs of greenhouse gas emission mitigation. However, sequestration exhibits permanence related characteristics that may influence this role. We examine the dynamic role of carbon sequestration in the agricultural and forest sectors can play in mitigation. A 100‐year mathematical programming model, depicting U.S. agricultural and forest sectoral activities including land transfers and greenhouse gas consequences is applied to simulate potential mitigation response. The results show that at low cost and in the near term agricultural soil and forest management are dominant sectoral responses. At higher prices and in the longer term biofuels and afforestation take over. Our results reveal that the agricultural and forest sector carbon sequestration may serve as an important bridge to the future helping to hold costs down until energy emissions related technology develops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».