The Roadmap to Achieving Climate Neutrality in Türkiye: A Comprehensive Analysis of Long-Term Forestry Strategies
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, Türkiye ratified the Paris Agreement and committed to achieving climate neutrality by 2053. As mandated by the agreement, Türkiye submitted its first Nationally Determined Contribution (NDC) and has been conducting simulations to identify alternatives to establish its Long-Term Strategy (LTS). Our study focused on the LULUCF (Land Use, Land Use Change, and Forestry) sector of Türkiye, mainly focusing on forestry. Our analysis shows that the forests in Türkiye offset approximately 8-10% of the country's total greenhouse gas emissions in 2021, down from over 20% in 2014. This reduction in offset percentage is due to a drop in the removal rate of forests over the last ten years. To achieve climate neutrality, this trend of reduction must be reversed. Recent inventory data shows that forest management is the central activity, with afforestation and other land use activities contributing less than 1%. However, when analyzing their effectiveness, it is important to consider the co-benefits of mitigation policies and measures. Our study concluded that Türkiye should prioritize forest management, including wildfire prevention and improved use of wood products, by investing in research and innovation. The forest products industry should also enhance the added value of wood products and embrace circularity to reduce raw material demand. By reducing the harvest rate, the carbon stock and increment of forests can be enhanced. Acceleration is needed towards achieving sectoral targets to achieve a climate-smart forestry perspective.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».