Assessment of Possible Production Leakage from Implementing the EU Biodiversity Strategy on Forest Product Markets
Notice bibliographique
Résumé
The EU Biodiversity Strategy (EUBDS) for 2030 aims at regaining biodiversity by strengthening the protection of nature in the European Union. This study models and analyses possible impacts of the EUBDS on the production and trade of forest-based products in the EU and non-EU countries in two alternative scenarios. Implementing EUBDS measures would allow a maximum EU roundwood production of roughly 281 M m3 in 2030 in the intensive and 490 M m3 in the moderate scenario. Since in the reference scenario, the EU roundwood production amounts to 539 M m3 in 2030, this represent a reduction of −48% and −9% in 2030, respectively. Until 2050, the production further decreases and accounts for 42% and 90% of the reference production. Globally, the EU roundwood production deficit is compensated partly (roughly between 50%–60%) by increasing production of roundwood in non-EU countries (e.g., USA, Russia, Canada, China and Brazil) whereas the remaining share of the EU production deficit is no longer produced and consumed worldwide. In the EU, reduced roundwood availability leads to a lower production of wood-based products, although, apparent consumption of wood-based products remains similar. This is mainly caused by significantly lower export volumes of wood-based products and, for some product groups, by significantly increased imports as well. This is partly due to unchanged assumptions regarding income and thus, demand patterns. However, on a global level, decreased production and consumption of wood-based products could lead to a growing use of non-bio-based resources to substitute wood-products. Our study also shows that the magnitude of effects strongly depends on how much the use of forest resources is actually restricted.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».