Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current international climate greenhouse gas accounting system excludes the CO2 removed from the atmosphere and stored in harvested crops, and the CO2 emissions that occur when crops are oxidized, viewing both fluxes as carbon-neutral activities. Despite being previously described by Searchinger et al. (2009) as a “critical flaw in climate accounting,” all parties within the United Nations Framework Convention on Climate Change continue to treat these CO2 fluxes as carbon-neutral activities. A two-region trade model is used to show that when harvested-grain biomass as carbon-neutral there is an incentive for parties committed to reducing emissions under the Paris Agreement to develop policies that use grains to produce biofuels, with no offsetting policy incentive to produce the grains required to meet this additional demand. A solution to the flaw in accounting is to treat harvested grain CO2 fluxes the same as fossil fuel CO2 and expand National GHG Inventory accounts to include the CO2 sequestered in harvested grains, and the CO2 emissions that occur when grain is consumed. Including these two additional lines in National GHG Inventories would more accurately measure national emissions and would incentivize parties in the Paris agreement to increase net grain exports, thereby enhancing food security while reducing the market incentives for carbon intensive land use conversion in non-compliant countries. Applying this more comprehensive Net Ecosystem Exchange (NEE) accounting system to Canadian agricultural emissions over the past decade, demonstrates the simplicity of accounting, the magnitude of impacts, and the profound impact on policy incentives.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».