Bright spots of carbon storage in temperate forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mitigating climate change is an urgent challenge for society. Increasing carbon storage in forests, which cover more than 30% of the global land surface, presents a key opportunity to meet this challenge. Although the biophysical and ecological factors that affect carbon storage have been well studied, the relative importance of social factors in privately owned forests, such as people's goals and management actions, is less well understood. We examine how well typical biophysical and ecological variables can explain differences in above‐ground carbon storage across 1,561 plots in temperate forests of southern Quebec, Canada. We then identify bright spots and dark spots of above‐ground carbon storage, where forests are performing much better or worse than predicted based on biophysical and ecological conditions alone. We conducted surveys with forest owners to assess whether their individual goals, values and management actions explain the differences in carbon storage between bright and dark spots. Biophysical and ecological variables collectively explained a substantial fraction of the variation in carbon storage between forest plots ( R 2 = 0.42). The ecological variables of stand age, species richness and functional diversity within the plots were the most important variables in explaining carbon storage. Surveys showed that bright spots (plots that stored more carbon than predicted) were often managed by forest owners who expressed a strong connection to, or dependence on, their forested property. Dark spots were often associated with forest harvesting and hunting. Synthesis and applications . Ecologically based policies that aim to increase the average forest age, species richness and functional diversity—and socially based policies that incentivise long‐term forest ownership, stronger connections between people and their properties, and maple syrup production—could help increase carbon storage over multidecadal time‐scales and thereby reduce the harmful effects of climate change.
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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) | 0,002 | 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 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 ».