Evaluation of carbon emission reduction effect of <i>Cryptomeria japonica</i> stand management in Yamagata Prefecture, Japan
Notice bibliographique
Résumé
Planted forests are in the utilisation phase in Japan, contributing to the increased use of timber and the realisation of carbon neutrality. We simulated and compared the carbon emission reduction effects of three forest management scenarios, including a no final cutting scenario at two geographical scales, in the context of a privately owned Cryptomeria japonica planted forest in Tsuruoka City, Yamagata Prefecture, Japan. We adopted two substitution approaches: the status quo approach and the dynamic approach in line with Japan’s nationally determined contribution. We used hypothetical stands over three rotation periods of 150 years at the stand level, and a harvest schedule of 120 years at the regional level. The harvesting scenarios based on the status quo substitution approach reduced carbon emissions more than the no final cutting scenario for current wood usage at the study site, although those based on the dynamic substitution approach reduced carbon emissions as much as the no final cutting scenario during the first 30 years. Sustainable timber production from forests may reduce carbon emissions as much as unharvested forests until 2050, indicating that the substitution effects of harvested wood products could have a significant impact on the climate change mitigation effect arising from timber.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».