Regression models of carbon and CO<sub>2</sub> sequestration of hybrid poplar plantations in northern Serbia
Notice bibliographique
Résumé
This research contributes to the assessment of the potential for carbon dioxide (CO2) sequestration in poplar plantations, through applying regression models of total and annual sequestration as related to stand age. The study was carried out in northern Serbia, in plantations of Populus ×euramericana (Dode) Guinier clone I-214. Based on the measured data obtained during the field research, a modeling framework for quantifying carbon (C) sequestration in forest ecosystems (CO2FIX version 3.1) was used to calculate the total carbon stored in fresh (aboveground and belowground) biomass, in soil organic matter, and in wood products. Four regression models were created as a part of the research: (i) total C sequestration model, (ii) total CO2 sequestration and carbon credit (CO2e) generation model, (iii) annual C sequestration model, and (iv) annual CO2 sequestration and annual carbon credit generation model. The stand-level research results indicated that the total sequestration of C for a 30-year production cycle was 78.58 t C·ha−1, while the average value for all years of a 30-year production cycle was 44.02 t C·ha−1. The average annual sequestration of C for all years of a 30-year production cycle was 2.62 t C·ha−1·year−1, while the average annual sequestration of CO2 or the average annual changes in CO2 stocks for all years of a 30-year production cycle was 9.60 t CO2·ha−1·year−1.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».