Carbon sequestration and storage implications of three forest management regimes in the Wabanaki-Acadian Forest: A review of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
Forests contain substantial carbon stores, including above and below ground, living and non-living biomass. Different management regimes produce different outcomes related to stored and sequestered carbon in forests. The geographic focus of this paper is the Wabanaki-Acadian Forest of the Maritime Provinces of Canada (New Brunswick, Nova Scotia, and Prince Edward Island). This manuscript reviews literature to evaluate the carbon impacts of (1) intensive forest management for fiber products, (2) unharvested (or conservation) forest, and (3) climate-focused, ecological forestry. Each of these forest management strategies and concomitant silviculture regimes sequester and store carbon at varying rates and across different carbon pools in the forest. The literature suggests that unharvested (conservation) forests store and sequester the most carbon, and traditional, intensive fiber management stores and sequesters the least. Ecological forestry may provide the best balance between carbon sequestration and storage and climate adaptability, while also allowing for the provision of some timber/fibre products. This paper also discusses the co-benefits offered by forests under each of the three management regimes. New research, in general and in the region, needs to examine further below-ground carbon dynamics in soil as most efforts to document carbon focuses on above ground carbon pools.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».