Developing a decision-making tool for sustainable climate action while harmonizing economic, GHG, and ecosystem service indicators in local initiatives: A case study in Québec, Canada for buffer strip implementation in the agricultural sector
Notice bibliographique
Résumé
In the global pursuit of climate change mitigation and biodiversity preservation, effective leadership from public decision-makers is paramount. While national strategies outline overarching plans, successful execution hinges mainly on local public authority initiatives toward the adoption of sustainable practices by local stakeholders in their activities. In rural areas, the agricultural sector is of a primary interest to contribute both to the climate and ecological emergency by adopting innovative agri-environmental practices such as extended riparian strip at the edge of crops field. Our research illustrates the core decision-making challenges that lie in arbitrating between the public cost of a buffer strip project lead by a municipality in collaboration with local farmers and the anticipated benefits, both environmental (riparian restauration, greenhouse gas emissions (GHG) reductions and others ecosystem services) and economics (harvested biomass revenues, carbon market). To operationalize a buffer strip, we first review the various assessment approaches of the expected benefits from similar conservation project with GHG protocols and ecosystem services valuation. Then, we introduce a case study of such municipal-famers projects and emphasize the dependence of the project to government financial support. We delve into the parameters of our assessment model of this case study, including time horizon, costs, revenues, and the presence of a public grant. Preliminary numerical results, such as breakeven analysis and the determination of the ecosystem service value, are presented, underscoring the complexity of decision-making in sustainable initiatives at the intersection of economic, environmental, and socio-ecological considerations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».