Factors Affecting Fuelwood Consumption and CO2 Emissions: An Example from a Community-Managed Forest of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Fuelwood is the primary source of energy in Nepal, where 87.1% of the total energy is derived from wood, making it the major source for carbon emissions. This study explores the factors affecting the fuelwood consumption, the amount of carbon emissions including the potential for carbon sequestration in community forests, taking a case study of Kankali Community Forest Users Group (CFUG) of Chitwan district of Nepal. Interviews with 217 households revealed that 60% of the households still depend on fuelwood for cooking, which apparently emits approximately 13.68 tons of carbon dioxide annually. The emission, however, varies with the economic status of the households; poor households rely exclusively on fuelwood for cooking and therefore emit greater amount of carbon. Similarly, the carbon emission was also found to be directly proportional to the family size and livestock holding, and inversely proportional to landholding and per capita income. A more conservation-oriented forest management along with activities to support livelihood has contributed to lower carbon emissions. Interestingly, the poverty-energy trap seemed to have a distinct gender dimension. We argue that CFUGs need to invest in income-generating activities for local users, and especially for women of low-income households, in order to reduce current carbon emission.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».