The Costs and Benefits of Approved Methods for Sequestering Carbon in Soil Through the Australian Government’s Emissions Reduction Fund
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the net benefits of sequestering carbon in soil from a biophysical and economic perspective. This study is important because sequestering carbon (C) in soil is a key component of the Australian government’s Direct Action Policy to offset the nation’s greenhouse gas (GHG) emissions. The biophysical potential for sequestering C using one of four permitted project management activities (new irrigation, managing soil acidity, stubble retention and converting cropland to permanent pasture) was calculated according to the Methodology Determination - Carbon Credits (Carbon Farming Initiative) Estimating Sequestration of Carbon in Soil Using Default Values, 2015. The economic prospects of those activities that show a net C abatement were then evaluated to determine whether they were profitable for a farmer to implement. Finally, the costs and benefits from society’s perspective of those activities found to be profitable were calculated. Of these activities only stubble retention and liming provided net benefits to a farmer, although there were limitations as to how widely these activities could be implemented nationally. We estimated a cost to government of approximately $35 M annually to achieve a net abatement of 2.84 M t CO2-e. Because this represents only 0.52 percent of Australia’s annual GHG emissions of 549 M t CO2-e, the policy is both expensive and relatively ineffective as a C offset policy alone. However, if viewed as an investment in farmland sustainability, this payment to farmers could be good public policy.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».