Economic Dynamics of Tree Planting for Carbon Uptake on Marginal Agricultural Lands
Notice bibliographique
Résumé
As a result of the 1997 Kyoto Protocol, afforestation of agricultural lands can be expected to take on an important role in the CO 2 emissions reduction policy arsenal of some countries. To date, identification of suitable (marginal) agricultural lands has been left mainly to foresters, but their criteria fail to take into account economic nuances. In this study, an optimal control model is used to determine the optimal level of afforestation in the western Canada. The results indicate that, while planting fast‐growing trees for carbon uptake on marginal agricultural land may be important, the path dynamics matter in determining whether Canada can rely on afforestation to meet its obligations under Kyoto. Sous l'impulsion duprotocole de Kyoto (1997), on peuts'attendre à voirle reboisement des terres agricoles prendre une place importante dans l'arsenal de mesures de réduction des émissions de CO 2 de certains pays. Jusqu'à présent, le choix des terres agricoles utilisables (c.‐à‐d. marginales pour l'agriculture) a été laissé principalement aux forestiers, mais les critères sur lesquels ces derniers se basent ne tiennent pas compte des aspects économiques. Nous utilisons ici un modèle de contrôle optimal pour déterminer le niveau optimal de reboisement qui conviendrait pour l'ouest du Canada. Il se dégage des résultats que, sans remettre en question l'importance de la plantation d'arbres à croissance rapide pour la capture du C dans les terres agricoles marginales, les décideurs devront tenir compte de la dynamique des sentiers avant que le reboisement puisse ètre la solution adoptée par le Canada pour honorer les engagements pris dans le cadre du Protocole.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».