Past and Future Land Use Impacts of Canadian Oil Sands and Greenhouse Gas Emissions
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian oil sands underlie 142,000 km2 of the boreal forest in northeastern Alberta. Oil sands production greenhouse gas (GHG) emissions increased from 15 million tonnes (Mt) to 55 Mt between 1990 and 2011. Their production represents the fastest-growing source of GHG emissions in Canada. A large body of studies show that oil sands industries have large environmental impacts, including effects on climate, land, water, and air quality but GHG emissions from oil sands land use disturbance and future land use impacts have yet to be examined in detail and the associated literature is scarce and incomplete. Our paper examines the historical and potential land use change and GHG emissions associated with oil sands development in Canada. Disturbance occurred between 1985 and 2009 from oil sands development were identified using remote sensing technique and mapped onto spatially explicit soil, biomass and peatlands carbon maps. We found that land use and GHG disturbance of oil sands production, especially in-situ technology that will be the dominant technology of choice for future oil sands development, are greater than previously reported. We estimate additional 500 km2 and 2,400 km2 of boreal forest including carbon-rich peatlands would be disturbed from surface mining and in-situ production, respectively, between 2012 and 2030; releasing additional 107–182 million tonnes of GHG from land use alone. Future efforts to monitor land use impacts of in-situ production are needed to reduce landscape impacts and associated GHG emissions. In addition, land reclamation after oil sands projects needs to be enforced for broad ecological benefits together with GHG benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».