Towards a co‐crediting system for carbon and biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Societal Impact Statement Humankind is facing both climate and biodiversity crises. This article proposes the foundations of a scheme that offers tradable credits for combined aboveground and soil carbon and biodiversity. Multidiversity—as estimated based on high‐throughput molecular identification of soil meiofauna, fungi, bacteria, protists, plants and other organisms shedding DNA into soil, complemented by acoustic and video analyses of aboveground macrobiota—offers a cost‐effective method that captures much of the terrestrial biodiversity. Such a voluntary crediting system would increase the quality of carbon projects and contribute funding for delivering the Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework. Summary Carbon crediting and land offsets for biodiversity protection have been developed to tackle the challenges of increasing greenhouse gas emissions and the loss of global biodiversity. Unfortunately, these two mechanisms are not optimal when considered separately. Focusing solely on carbon capture—the primary goal of most carbon‐focused crediting and offsetting commitments—often results in the establishment of non‐native, fast‐growing monocultures that negatively affect biodiversity and soil‐related ecosystem services. Soil contributes a vast proportion of global biodiversity and contains traces of aboveground organisms. Here, we outline a carbon and biodiversity co‐crediting scheme based on the multi‐kingdom molecular and carbon analyses of soil samples, along with remote sensing estimation of aboveground carbon as well as video and acoustic analyses‐based monitoring of aboveground macroorganisms. Combined, such a co‐crediting scheme could help halt biodiversity loss by incentivising industry and governments to account for biodiversity in carbon sequestration projects more rigorously, explicitly and equitably than they currently do. In most cases, this would help prioritise protection before restoration and help promote more socially and environmentally sustainable land stewardship towards a ‘nature positive’ future.
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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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».