Estimating carbon emissions from forest degradation: implications of uncertainties and area sizes for a REDD+ MRV system
Notice bibliographique
Résumé
Under the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC), the mechanism Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD) has become an important option to create a financial value for the carbon stored in forests by reducing the emissions from forested lands. Thus far, many studies deal with the detectability of emissions resulting from deforestation. This study concentrates on the emissions and emission reductions from forest degradation. We show, based on data from the United Nations Food and Agricultural Organization’s (FAO) Global Forest Resources Assessment 2010, the influence of uncertainties aligned to the estimation of emission reductions from forest degradation. On the example of three countries representing small to large forest areas and low to high carbon stocks, three different approaches for the inclusion of the uncertainties of estimates for two periods are analyzed. Furthermore, by simulating different sizes of areas where forest degradation takes place, the sensitivity of the estimated emission reductions with respect to the size of these areas is shown. The results of the study highlight the importance of identifying sound options of including uncertainties for different periods into a Measuring, Reporting, and Verification (MRV) system to avoid windfall profits from REDD. Moreover, it is demonstrated that an as accurate as possible identification of the areas where forest degradation takes place is decisive for the amount of REDD benefits achievable for a country.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».