Mapping forest-based natural climate solutions
Notice bibliographique
Résumé
Natural climate solutions are critical actions of ecosystem stewardship to mitigate climate change. However, prioritizing locations and possible actions is challenging. We demonstrate a generalizable approach for identifying potential opportunities for natural climate solutions by creating a spatial hierarchy of land management restrictions. Global forest carbon stocks and flux models were then used to explore forest-based natural climate solutions in the high-carbon density coastal temperate rainforests of western North America. Our results show 13 million hectares are available for action, an area that holds 4,900 ± 640 megatonnes of carbon dioxide equivalent and represents 45% of regional and 0.5% of global aboveground forest carbon stocks. Based on historical trends, a 10% reduction in average annual forest carbon loss through improved forest management and conservation could reduce forest carbon emissions by 9.1 megatonnes of carbon dioxide equivalent per year, corresponding to 5.2% of the 2030 land-based climate commitments made by the United States and Canada. Large-scale implementation of natural climate solutions will require collaborative planning with forest-dependent communities, industry, governments, and Indigenous peoples. In the coastal temperate rainforests of western North America, the reduction of forest loss by improved management and conservation could reduce forest greenhouse gas emissions, according to an analysis using global forest carbon stocks and flux models and landownership data.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,018 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».