Funding research using climate change mitigation: The case of the Carbone boréal research infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
Since 1988, the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) has gathered research and produced reports to inform decision makers on climate change.Among crosscutting topics, ecosystem management and nature-based solutions (NBS) have received growing attention as they are readily available and relatively inexpensive.NBS are part of the Agriculture, Forestry and Other Land Uses economical sector [1].While carbon prices can reach up to USD100 t -1 CO 2 -eq, greenhouse gas (GHG) land-based mitigation can be achieved for less in agriculture (e.g.soil carbon management, agroforestry, soil biochar addition), forestry (e.g.afforestation, reforestation, decreased deforestation) and using other ecosystems (e.g.peatland and wetland restoration) [1].NBS have the potential to reduce GHG emissions by 8-14 Gt CO 2 -eq yr -1 between 2020-2050 [1], which represents 32-82% of the emission gap by 2030 to limit global warming between 1.5-2˚C by 2100 compared with the preindustrial era [2].In addition to CO 2 removal from the atmosphere, NBS also render valuable ecosystem services such as biodiversity conservation, water and nutrient cycling regulation and soil preservation [3][4][5][6].Several positive impacts on human well-being and sustainable development goals can also be achieved through NBS [1].One of the widely applied NBS is afforestation.Hence, numerous commitments have been pledged to plant billions of trees [7,8] but general concerns remain on the net efficiency relative to costs.Such afforestation efforts demand long-term research that must be financed accordingly but that does not match with conventional funding usual timeframes.One of the enticing prospects is in using offset markets to fund ecosystem conservation and rehabilitation projects, as recognized in the 2001 Clean Development Mechanism of the United Nations Framework Convention on Climate Change.However, claims of additional capture and permanence are subject to many inaccuracies and risks.While it is relatively simple to estimate the amount of carbon stored in trees, the dynamics of its accumulation and its conservation in ecosystems over time is more uncertain and must be assessed by combining modelling methods and field measurements.This is especially important and time sensitive in slow-growing forests such as the boreal forest where decades are necessary to confirm or invalidate the projections.This poses two main challenges: first, establishing study plots that can be monitored to answer specific questions over several decades; second, ensuring that research is funded for the duration, which is unusual at best for conventional research grant programs.
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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 | 0,028 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».