Cost of climate change mitigation in Canada’s forest sector
Notice bibliographique
Résumé
Managing forests and forest products has substantial potential to help mitigate climate change but the cost has not been extensively examined in Canada. We estimated the cost of seven forest-related mitigation strategies in Canada’s 230 million hectares of managed forest, divided into 32 spatial units. For each strategy and spatial unit, we determined forest sector mitigation cost per tonne (t) using estimated impacts on forest sector greenhouse gas emissions and removals and net revenue. National cost curves showed that mitigation averaged 11.0 Mt CO2e·year–1 in 2015–2050 at costs below $50·t CO2e–1 for a strategy of increased recovery of harvested biomass, increased salvage, extraction of harvest residues for bioenergy, and increased production of longer lived products. We also examined national portfolios in which the strategy selected for each spatial unit (from among the seven examined) was chosen to maximize mitigation or minimize costs. At low levels of mitigation, portfolios chosen to minimize costs were much cheaper than those that maximized mitigation, but overall, they yielded less than half the total mitigation of the latter portfolios. Choosing strategies to maximize mitigation in 2015–2050 yielded an average of 16.5 Mt·year–1 at costs below $50·t CO2e–1. Our analysis suggests that forest-related strategies may be cost-effective choices to help achieve long-term emission reductions in Canada.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».