Inclusion of forestry offsets in emission trading schemes: insights from global experts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emissions trading schemes (ETSs) have been a central component of international climate change policies, as a carbon pricing tool to achieve emissions reduction targets. Forest carbon offset credits have been leveraged in many ETSs to efficiently meet emission reduction targets, yet there is little knowledge about the perceptions, experiences, and challenges associated with the forest carbon offsetting in existing and pilot ETS. Given that the future inclusion of forest carbon offset in ETS management activities and policies will require strong support and acceptability among the institutions and experts involved in ETS, this study explores the experiences and lessons learned with 16 globally engaging experts representing major existing ETSs (North America, Europe, and New Zealand) and Chinese pilot ETSs towards the inclusion of forestry offsets, major concerns and challenges with existing implementation models. Findings revealed that many respondents particularly from North America, New Zealand, and Chinese pilot systems portrayed positive attitudes toward the inclusion of forestry carbon offsets and its role in contributing to a viable ETS, while European experts were not supportive. Respondents cited leakage, permanence, additionality, and monitoring design features as the major challenges and concerns that inhibit the expansion and inclusion of forest carbon offsetting. Respondents from Chinese pilot schemes referenced a unique set of challenges related to implementation, including the increasing cost of afforestation and reforestation projects, the uncertainty in the future supply and demand for their national Certified Emissions Reduction (CER) scheme and landowner engagement. Existing and future ETSs should learn from and address the challenges experienced by global experts and carbon pricing mechanisms to design, evaluate, or enhance their forest carbon offset programs for an effective and viable system that successfully contributes to GHG mitigation practices globally. We recommend inclusion of forest carbon offsets at the early stages of ETS improves the perceptions and experience of policy makers and practitioners toward the success and potential of forestry offsets in ETS ensuring familiarity and confidence in the mechanism.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».