Evaluating ecosystem services and disservices of bamboo forest using the emergy-based method
Notice bibliographique
Résumé
Bamboo forests are widely distributed in southern China and have expanded rapidly in recent years. However, uncertainties remain in estimating ecosystem services (ESs) and disservices due to a lack of standardized accounting frameworks. This study introduces a non-monetary evaluation method for the ESs of bamboo forest and categorizes the integrated valuation framework into four components: growing costs, ESs, needed costs for human health and biodiversity damage, and disservices. In the case of the bamboo forest ecosystem in different cities in Sichuan, three types of bamboo forests are selected for service/disservice valuation, including the intercropped bamboo forest (IBF), grain-for-green bamboo forest (GFGB), and natural bamboo forest (NBF). In the same way, the relationships among the three key component flows in bamboo forest ecosystems (input costs, ESs, and related disservices) are compared through a ternary diagram. Our study reveal that: (i) the estimated ESs is ∼4.97 E+23 sej yr −1 , with the IBF and GFGB contributing ∼86.09% of the total service value; (ii) the top ten cities in Sichuan in terms of ESs per unit area of bamboo forest are Meishan, Zigong, Yibin, Guangan, Neijiang, Luzhou, Ziyang, Leshan, Chengdu, and Suining which together contribute 90.00% of the total ESs; and (iii) the IBF has the highest ESs, followed by the NBF and GFGB. Our findings will deliver valuable guidance for policymakers, especially about climate change mitigation and sustainable forest management.
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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 | 0,003 | 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 ».