Growing our future: Assessing the outcome of afforestation programs in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) requires its signatories, including Canada, to estimate and report their annual greenhouse gas (GHG) emissions and removals. Forests are an important natural resource as they slow the accumulation of atmospheric carbon through the process of carbon sequestration. Due to the role of forests as carbon sinks, governments consider afforestation projects as feasible climate change mitigation strategies. This article outlines a spatially-explicit approach to validating afforestation data in Ontario, Canada. Validation is a user-supervised process that uses satellite imagery, remote sensing tools, and other auxiliary data to confirm the presence of seedlings planted through Forests Ontario’s 50 Million Tree program. Of the 12 466 hectares assessed, 83% is identified as afforested, 6% is not afforested and 10% is not determined. The area classified as successful afforestation is used as input for the Generic Carbon Budget Model (GCBM), to simulate afforestation effects on carbon stocks. Our findings show the afforestation activities will create a small carbon sink by 2060. From this project, it is evident that spatial validation of afforestation data is feasible, although the collection of additional standardized auxiliary data is recommended for future afforestation projects, if carbon benefits are to be reported.
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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) | 0,000 | 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 ».