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Enregistrement W2806538062 · doi:10.1186/s13021-018-0095-3

Delineating managed land for reporting national greenhouse gas emissions and removals to the United Nations framework convention on climate change

2018· review· en· W2806538062 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCarbon Balance and Management · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Forest ServiceNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésGreenhouse gasLand useLand use, land-use change and forestryUnited Nations Framework Convention on Climate ChangeLand managementClimate changeEnvironmental resource managementEnvironmental scienceClimate change mitigationLand tenureLand reclamationEnvironmental planningBusinessEnvironmental protectionNatural resource economicsKyoto ProtocolGeographyAgricultureEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land use and management activities have a substantial impact on carbon stocks and associated greenhouse gas emissions and removals. However, it is challenging to discriminate between anthropogenic and non-anthropogenic sources and sinks from land. To address this problem, the Intergovernmental Panel on Climate Change developed a managed land proxy to determine which lands are contributing anthropogenic greenhouse gas emissions and removals. Governments report all emissions and removals from managed land to the United Nations Framework Convention on Climate Change based on this proxy, and policy interventions to reduce emissions from land use are expected to focus on managed lands. Our objective was to review the use of the managed land proxy, and summarize the criteria that governments have applied to classify land as managed and unmanaged. We found that the large majority of governments are not reporting on their application of the managed land proxy. Among the governments that do provide information, most have assigned all area in specific land uses as managed, while designating all remaining lands as unmanaged. This designation as managed land is intuitive for croplands and settlements, which would not exist without management interventions, but a portion of forest land, grassland, and wetlands may not be managed in a country. Consequently, Brazil, Canada and the United States have taken the concept further and delineated managed and unmanaged forest land, grassland and wetlands, using additional criteria such as functional use of the land and accessibility of the land to anthropogenic activity. The managed land proxy is imperfect because reported emissions from any area can include non-anthropogenic sources, such as natural disturbances. However, the managed land proxy does make reporting of GHG emissions and removals from land use more tractable and comparable by excluding fluxes from areas that are not directly influenced by anthropogenic activity. Moreover, application of the managed land proxy can be improved by incorporating additional criteria that allow for further discrimination between managed and unmanaged land.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,284 · 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