Analysis of Carbon Sequestration Potential of Forests of the Asian Russia
Notice bibliographique
Résumé
We estimated the amount of carbon dioxide (CO2) sequestration and release by managed forests in Siberia and the Russian Far East. The data from "National report of the Russian Federation on the inventory of human-induced emissions by sources and removals by sinks of greenhouse gases not controlled under the Montreal Protocol for 1990-2010" served as input data. We calculated the amounts of CO2 taken up and released. The net CO2 flux is a difference between the CO2 sequestrated and CO2 released. The sequestration potential of forests depends on the climatic conditions of the area and the species of woody plants growing there. Many forests die every year, and the CO2 release by forests is caused by clear-cuttings and natural disasters. The highest sequestration rate of forests was observed in Omsk and Irkutsk regions, the lowest in the Chukotka autonomous district and Magadan region. The largest amounts of CO2 were sequestrated in the Republic of Sakha (Yakutia) and Krasnoyarsk territory. The highest release rates were observed in the Chukotka autonomous district and the Khabarovsk territory, the lowest – in the Novosibirsk region, Kemerovo region, and Kamchatka territory. We conclude that nearly half of the total CO2 sequestration by managed forests in Russia was contributed by its Asian regions, with 27.5% by the Siberian Federal District and 20.9% by the Russian Far East
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».