Assessing the Effects of Different Harvesting Practices on the Forestry Sector’s Climate Benefits Potential: A Stand Level Theoretical Study in an Eastern Canadian Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of the forest sector to climate change mitigation needs to rely on optimal strategies that include forest management, wood supply, wood product disposal, and replacement of GHG-intensive materials and energy sources. Our study aimed to assess the impact of alternative forest management practices applied at the stand scale on the capacity of the forest sector to reduce its radiative forcing, using the boreal forests of eastern Canada as a case study. We simulated management of a balsam fir–white birch stand over a sixty-year period and determined the sectorial carbon and radiative forcing budget for a reference scenario (no harvest) and for nineteen clearcut and partial cut alternatives. The results suggest that logging may not significantly reduce carbon emissions compared to a preservation practice and does not yield any climate benefits in terms of radiative forcing. In a context for which the substitution effect of wood products on markets is expected to be limited, the mitigation potential of a scenario is mostly driven by the capacity of the forest ecosystem carbon sink to compensate for the substantial CO2 and CH4 emissions from wood product decay in landfills. The improved assessment of carbon emission temporality, incorporation of ecosystem carbon dynamics, and improved consideration of substitution and the decay of wood products are essential in the development of any forest management strategy. Neglecting these elements can lead to misconceptions and prevent informed mitigation decisions.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».