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Enregistrement W4322099247 · doi:10.5194/egusphere-egu23-17475

A review of soil C accounting initiatives implemented in EU and extra-EU countries

2023· review· en· W4322099247 sur OpenAlexaboutno aff
Irene Criscuoli, Ilaria Falconi, Andrea Martelli, Stefania Maurino, Maria Valentina Lasorella, Francesco Galioto, Tiziana Pirelli, Giovanni Dara Guccione, Guido Bonati

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil carbonSoil retrogression and degradationEnvironmental scienceDeforestation (computer science)Soil organic matterAgroecologySoil waterAgronomyAgroforestryEnvironmental protectionEcologyAgricultureBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil is an ecological system and a phylogenetic organism that evolved in response to stimuli and changes. It is a precious, fragile, limited and non-renewable resource, since it takes 100 to 1,000 years to produce one centimetre of fertile soil. Soil constitutes the largest existing organic carbon store and, consequently, plays a central role in the global carbon cycle and in the fight against climate change.However, land degradation has progressed markedly around the world. In fact, studies show that about 33% of the world’s soils are moderately or strongly degraded. An estimated annual global loss of 75 billion tons of fertile soil is caused by erosion, pollution, unsustainable agronomic practices, change of use (e.g. deforestation or conversion from pasture to cultivated land) and sealing of land. More than 12.7% of EU soil is subject to moderate to severe erosion and degradation. Stocks of organic carbon in farmland and the extent of wetlands and peatlands are steadily decreasing. Moreover, carbon, in temperate and cold areas of the planet (such as the EU), is stored in greater quantities in the soil rather than in plants’ biomass, while in tropical areas the exact opposite occurs. Therefore, the protection of soil organic carbon is fundamental especially in Europe.To maintain and increase soil C stocks, agroecological practices should be fostered by European policies and financial mechanisms. Carbon credits represent one of these financial mechanisms, being tradable certificates corresponding to 1 ton of CO2eq. The methodologies and standards used for the quantification of soil Carbon stocks, aimed at the issuing of corresponding carbon credits are defined as soil C accounting.In this study, a detailed and critical analysis of soil C accounting initiatives implemented in EU and extra-EU countries has been conducted considering different scales of implementation, C assessment methods and potential barriers.More specifically, this work aims to:- in EU: describe the state of carbon accounting legislation and its level of implementation, case studies, relevant and successful EIP Operational Groups;- identify the critical issues inherent in Carbon Farming (e.g. payment schemes, overlapping of EU public fundings with carbon credits, etc.);- extra EU: report international case studies of carbon accounting and carbon credits schemes (Australia, Alberta in Canada, Brazil and the United States) to inspire proposals for possible implementation in the EU;- provide recommendations for future European policies in order to avoid greenwashing and ensure environmental protection.The outcome is a synthesis of “Lessons Learned” and recommendations for possible transferability of extra-EU initiatives to EU.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,019
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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