Climate change mitigation strategies in the forest sector: biophysical impacts and economic implications in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Managing forests to increase carbon sequestration or reduce carbon emissions and using wood products and bioenergy to store carbon and substitute for other emission-intensive products and fossil fuel energy have been considered effective ways to tackle climate change in many countries and regions. The objective of this study is to examine the climate change mitigation potential of the forest sector by developing and assessing potential mitigation strategies and portfolios with various goals in British Columbia (BC), Canada. From a systems perspective, mitigation potentials of five individual strategies and their combinations were examined with regionally differentiated implementations of changes. We also calculated cost curves for the strategies and explored socio-economic impacts using an input-output model. Our results showed a wide range of mitigation potentials and that both the magnitude and the timing of mitigation varied across strategies. The greatest mitigation potential was achieved by improving the harvest utilization, shifting the commodity mix to longer-lived wood products, and using harvest residues for bioenergy. The highest cumulative mitigation of 421 MtCO2e for BC was estimated when employing the strategy portfolio that maximized domestic mitigation during 2017–2050, and this would contribute 35% of BC’s greenhouse gas emission reduction target by 2050 at less than $100/tCO2e and provide additional socio-economic benefits. This case study demonstrated the application of an integrated systems approach that tracks carbon stock changes and emissions in forest ecosystems, harvested wood products (HWPs), and the avoidance of emissions through the use of HWPs and is therefore applicable to other countries and regions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».