Editorial: Forest carbon credits as a nature-based solution to climate change?
Notice bibliographique
Résumé
▪ Additionalitywhether the activities that generate forest carbon credits (i.e., avoided deforestation, improved forest management or restoration) have happened only because of the targeted economic incentives enabled by the ability to sell credits. ▪ Duration or Permanencewhether the generation of forest carbon credits and their use as offsets leads to long-term climate benefits. ▪ Leakagewhether the generation of forest carbon credits in one area leads to increased emissions elsewhere, so the net climate gains are reduced or converted to net losses.Some proponents of forest carbon credits argue that additionality can be assessed with some confidence on large scales; that credits can be durable over the necessary timeframe to result in climate benefits, particularly with appropriate buffers and/or requirements for replacement; and that both duration and leakage can be better addressed on jurisdictional geographic scales.We also need to enhance our understanding of the co-benefits of forest carbon crediting for coupled ecosystem services (e.g., biodiversity, water quality, etc.), as well as impacts on social outcomes such as improved employment, and on equity outcomes (e.g., indigenous people, local communities).In this special issue, in order of publication date, you will find theoretical and applied contributions to the forest carbon credits debate.Badgley et al., analyze the current performance of California's forest carbon credits buffer pool and conclude that it is currently undercapitalized to secure the 100-year permanence requirements for forest carbon projects.Mei and Clutter, conduct cost-benefit analyses for a representative landowner supplying forest carbon credits in voluntary carbon markets and run sensitivity tests for different interest rates, and timber and carbon prices. The editors fully recognize that forest carbon credits are a complement to, not a substitute for, the deep decarbonization process that countries and companies must rapidly undertake to meet global commitments under the Paris Agreement. However, protecting and restoring forests are critical parts of any pathway that achieves global climate goals and forest carbon credits could play an important role in motivating and funding those activities. The papers in this special topic help further our understanding of forest carbon credits as a tool towards that goal.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».