Forests, Carbon, and the Global Environment: New Directions in Research
Notice bibliographique
Résumé
At this time, there is a convergence between two related and serious global concerns: (1) the emerging climate crisis brought on by fossil fuel combustion and land-use change and (2) an economy reliant on increasingly scarce and nonrenewable fossil fuels for energy and materials. Both of these concerns are pushing science and policy to begin discussing and understanding the implications of a future economy in a carbon (C)-constrained world, where both opportunities and challenges abound (World Economic Forum 2009). The two concerns are related. First, there is clear evidence that climate change is caused by the human use of fossil C (for energy and feedstock for materials, such as plastic) and deforestation (IPCC 2007b). In turn, climate change has potentially profound effects on C storage in agriculture and forests. The need to mitigate climate change has created political and policy pressure to reduce the use of fossil C through the development of renewable fuels and materials from biological feedstocks, mostly from land-based biomass in crops and forests (IPCC 2007a). In addition, land dedicated to agriculture that is threatened by climate change will be increasingly threatened by competition to grow biomass feedstocks (Rathmann, Szklo, and Schaeffer 2010). Indeed, some common crops used traditionally as a food source are being reengineered for fuels: corn, soybeans, oil palm, and sugarcane, to name a few (Naylor et al. 2007). Moreover, land once devoted to agriculture is increasingly being converted to nonagricultural biomass for fuel and materials. Natural forests are being converted to biofuel feedstock plantations (Danielsen et al. 2008). Therefore, the two concerns are intimately related to land-use change and its relationship to the C cycle.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».