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Enregistrement W4390572375 · doi:10.1186/s13021-023-00246-w

Forest carbon stock development following extreme drought-induced dieback of coniferous stands in Central Europe: a CBM-CFS3 model application

2024· article· en· W4390572375 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCarbon Balance and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research CouncilTechnology Agency of the Czech Republic
Mots-clésGreenhouse gasCarbon stockEnvironmental scienceClimate changeCarbon sinkStock (firearms)Forest managementForestryAgroforestryForest ecologyEcosystemGeographyEnvironmental protectionEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background We analyze the forest carbon stock development following the recent historically unprecedented dieback of coniferous stands in the Czech Republic. The drought-induced bark-beetle infestation resulted in record-high sanitary logging and total harvest more than doubled from the previous period. It turned Czech forestry from a long-term carbon sink offsetting about 6% of the country's greenhouse gas emissions since 1990 to a significant source of CO 2 emissions in recent years (2018–2021). In 2020, the forestry sector contributed nearly 10% to the country's overall GHG emissions. Using the nationally calibrated Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3) at a regional (NUTS3) spatial resolution, we analyzed four scenarios of forest carbon stock development until 2070. Two critical points arise: the short-term prognosis for reducing current emissions from forestry and the implementation of adaptive forest management focused on tree species change and sustained carbon accumulation. Results This study used four different spruce forest dieback scenarios to assess the impact of adaptive forest management on the forest carbon stock change and CO 2 emissions, tree species composition, harvest possibilities, and forest structure in response to the recent unprecedented calamitous dieback in the Czech Republic. The model analysis indicates that Czech forestry may stabilize by 2025 Subsequently, it may become a sustained sink of about 3 Mt CO 2 eq./year (excluding the contribution of harvested wood products), while enhancing forest resilience by the gradual implementation of adaptation measures. The speed of adaptation is linked to harvest intensity and severity of the current calamity. Under the pessimistic Black scenario, the proportion of spruce stands declines from the current 43–20% by 2070, in favor of more suited tree species such as fir and broadleaves. These species would also constitute over 50% of the harvest potential, increasingly contributing to harvest levels like those generated by Czech forestry prior to the current calamity. The standing stock would only be recovered in 50 years under the optimistic Green scenario. Conclusion The results show progress of adaptive management by implementing tree species change and quantify the expected harvest and mitigation potential in Czech forestry until 2070.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle