Land use strategies for achieving Chile’s nationally determined contributions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chile’s Nationally determined contributions (NDCs) commit to carbon neutrality by 2050, with measures to reduce emissions and natural hazards while enhancing water security. The Forestry and Other Land Uses (FOLU) sectors are critical to Chile’s goal of carbon neutrality, as they serve as a net carbon sink. In this paper, we conduct policy scenario analysis focusing on FOLU strategies for meeting the NDCs. We implement the Integrated Economic-Environmental Modeling framework linked with spatial Land Use-Land Cover and Ecosystem Services (ES) Modeling (IEEM + ESM) to assess impacts on economic, environmental and social indicators. Our results show that the implementation of Chile’s FOLU strategies would reduce emissions, enhance wealth and economic growth and increase future flows of ES. Carbon dioxide emissions would be reduced (by 151 million tons by 2050) to levels that would be considerably better than current Government expectations. Gross Domestic Product and wealth would be bolstered by US$16 065 million and US$22 731 million, respectively. Water-related ES would improve including the quality of potable water, while more water would be maintained within forested ecosystems, thereby reducing the future risk of natural hazards such as landslides and floods. The FOLU strategies would create 72 800 new jobs and reduce poverty by 15 586 individuals. Analysis with IEEM + ESM demonstrates that reducing wildfire-driven forest loss would have outsized impacts and be the most effective and expedient way to contribute to meeting NDC targets. The IEEM + ESM approach is an example of an analytical framework that is meeting growing demand from Government institutions and multilateral development banks for understanding the effects and transition pathways of NDC strategies on economic, social and environmental outcomes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».