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Enregistrement W2588452350 · doi:10.1007/s11027-016-9735-7

Climate change mitigation strategies in the forest sector: biophysical impacts and economic implications in British Columbia, Canada

2017· article· en· W2588452350 sur OpenAlexafffundabout
Zhen Xu, C. Smyth, Tony C. Lemprière, G. J. Rampley, Werner A. Kurz

Notice bibliographique

RevueMitigation and Adaptation Strategies for Global Change · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceGovernment of CanadaU.S. Forest ServicePacific Institute for Climate Solutions
Mots-clésGreenhouse gasClimate change mitigationClimate changeCarbon sequestrationEnvironmental scienceBioenergyNatural resource economicsFossil fuelRenewable energyPortfolioBusinessAgroforestryEnvironmental resource managementEcologyEconomicsCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 MtCO 2 e 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/tCO 2 e 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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