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Enregistrement W4406821314 · doi:10.1016/j.bamboo.2025.100126

Bamboo forests in Anji, China: An emerging nature-based solution to tackle climate change

2025· article· en· W4406821314 sur OpenAlexaff
Chunyu Pan, Guangyu Wang, Lin Xu, Chong Li, Anil Shrestha, Mengjia Ying, Wenming Lu, John L. Innes, Robert Kozak, Guomo Zhou

Notice bibliographique

RevueAdvances in Bamboo Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesZhejiang A and F UniversityChina Scholarship Council
Mots-clésBambooChinaClimate changeAgroforestryGeographyEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bamboo forests present a novel nature-based strategy to remove atmospheric carbon dioxide thanks to their extraordinary carbon sequestration capacity. In particular, Moso bamboo ( Phyllostachys edulis ) sequesters more than 40 tonnes of carbon dioxide per hectare annually. However, these forests have encountered challenges in some areas due to decentralized management and industry downturns. An innovative green financing model incorporating village cooperatives could address the critical problems facing the management of bamboo forests while contributing to the mitigation of the climate crisis. Meanwhile, the model will significantly benefit the less-developed communities in many parts of the world by increasing farmers’ incomes, enhancing livelihood, and boosting local economies. • Bamboo forests face development bottlenecks needing innovative solutions. • Green financing revitalizes bamboo forests, aiding climate mitigation. • Anji’s model addresses major challenges with professional bamboo management. • Global bamboo CDR adoption benefits climate and boosts local economies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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