A comparison of approaches to quantify carbon for ecosystem service assessments through time
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring of global climate regulation ecosystem services is needed to inform national accounts, meet emission targets, and evaluate nature-based climate solutions. As carbon monitoring is context-dependent, the most useful methodological approach will depend on the spatial extent and resolution, temporal frequency, baseline, available data, funding, and dominant drivers of change, all of which will impact results and interpretation. Here, focusing on above and belowground carbon storage and sequestration, we review four groups of methods for estimating trends in carbon over time: (1) field-based measurements, (2) land cover maps with reference carbon values by land cover type, (3) statistical and machine learning models linking field measurements to remotely sensed data, and (4) mass balance models representing key carbon pools and flows between them. We discuss strengths, limitations, and best practices for each method to assist researchers in implementing an approach or critically evaluating whether an existing carbon dataset can be used for a different project. The best methods often account for spatial variability of carbon, ecosystem interconnections, and temporal stability of carbon stocks against future environmental changes. Effective carbon monitoring can help determine optimal conservation, restoration, and/or land management interventions with win-win outcomes for both conservation and nature-based climate solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».