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Enregistrement W2806638043 · doi:10.1111/gcb.14340

Carbon emissions from South‐East Asian peatlands will increase despite emission‐reduction schemes

2018· article· en· W2806638043 sur OpenAlexaff
Lahiru S. Wijedasa, Sean Sloan, Susan Page, Gopalasamy Reuben Clements, Massimo Lupascu, Theodore A. Evans

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésPeatEnvironmental scienceGreenhouse gasCarbon fibersEnvironmental protectionAtmospheric sciencesGeographyOceanographyGeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon emissions from drained peatlands converted to agriculture in South‐East Asia (i.e., Peninsular Malaysia, Sumatra and Borneo) are globally significant and increasing. Here, we map the growth of South‐East Asian peatland agriculture and estimate CO 2 emissions due to peat drainage in relation to official land‐use plans with a focus on the reducing emissions from deforestation and degradation ( REDD +)‐related Indonesian moratorium on granting new concession licences for industrial agriculture and logging. We find that, prior to 2010, 35% of South‐East Asian peatlands had been converted to agriculture, principally by smallholder farmers (15% of original peat extent) and industrial oil palm plantations (14%). These conversions resulted in 1.46–6.43 Gt CO 2 of emissions between 1990 and 2010. This legacy of historical clearances on deep‐peat areas will contribute 51% (4.43–11.45 Gt CO 2 ) of projected future peatland CO 2 emissions over the period 2010–2130. In Indonesia, which hosts most of the region's peatland and where concession maps are publicly available, 70% of peatland conversion to agriculture occurred outside of known concessions for industrial plantation development, with smallholders accounting for 60% and industrial oil palm accounting for 34%. Of the remaining Indonesian peat swamp forest ( PSF ), 45% is not protected, and its conversion would amount to CO 2 emissions equivalent to 0.7%–2.3% (5.14–14.93 Gt) of global fossil fuel and cement emissions released between 1990 and 2010. Of the peatland extent included in the moratorium, 48% was no longer forested, and of the PSF included, 40%–48% is likely to be affected by drainage impacts from agricultural areas and will emit CO 2 over time. We suggest that recent legislation and policy in Indonesia could provide a means of meaningful emission reductions if focused on revised land‐use planning, PSF conservation both inside and outside agricultural concessions, and the development of agricultural practices based on rehabilitating peatland hydrological function.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations100
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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