Mitigation Potential of Ecosystem-Based Forest Management under Climate Change: A Case Study in the Boreal-Temperate Forest Ecotone
Notice bibliographique
Résumé
The forest sector can help reduce atmospheric CO2 through carbon (C) sequestration and storage and wood substitution of more polluting materials. However, climate change can have an impact on the C fluxes we are trying to leverage through forestry. We calculated the difference in CO2 eq. fluxes between ecosystem-based forest management and total forest conservation in the context of the temperate-boreal forest ecotone of Quebec (Canada), taking into account fluxes from forest ecosystems, wood product life cycle, and the substitution effect of wood products on markets. Over the 2020–2120 period, in the absence of climate change, ecosystem-based forest management and wood production caused average net annual emissions of 66.9 kilotonnes (kt) of CO2 eq. year−1 (relative to forest conservation), and 15.4 kt of CO2 eq. year−1 when assuming a 100% substitution effect of wood products. While management increased the ecosystem C sink, emissions from degradation of largely short-lived wood products caused the system to be a net source. Moreover, climate warming would decrease the capacity of ecosystems to sequester C and cause a shift towards more hardwood species. Our study highlights the need to adapt the industrial network towards an increased capacity of processing hardwoods into long-lived products and/or products with high substitution potential.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».