RED Versus REDD: The Battle Between Extending Agricultural Land Use and Protecting Forest
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyses the complex battle between RED and REDD policies and the resulting global consequences on land use, agricultural production, international trade flows and world food prices. A key methodological challenge is the representation of land use and the possibility to convert forestry land into agricultural land as REDD policies might prevent the use of forestry and wood lands for agriculture. The paper introduces a flexible land supply function allowing large changes in the total potential land availability for agriculture due to environmental considerations such as reducing emissions from deforestation. The parameters of the new land supply function are defined as variables of the model. In the paper, we simplify the implementation of the REDD policies as a shift in potential availability for agricultural land in various regions in the world. Both analysed policies are designed to save emissions but their land use impacts are opposite. The paper shows that global RED policies expand global land use with 3% relative to the baseline. Land abundant countries such as Canada, USA and Indonesia extend their use of agricultural land and their agricultural production. Severe REDD policies that protect all forest and woodlands in especially tropical land abundant regions such as Central and South America, South Africa and Indonesia imply a global reduction of agricultural land by 5% and lead to higher food and land prices. REDD policies reverse production and trade patterns as previous land abundant countries become land scarce countries.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».