Forest Load Capacity and Carbon Emissions in the World's Largest Forest Nations: An <scp>EKC</scp> ‐Based Assessment for Sustainable Management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The 2030 Sustainable Development Goals (SDGs) emphasize the crucial role of forests in regulating the global climate. This study investigates the relationship between the forest load capacity factor (F‐LCF), which measures the biocapacity of a country's forests relative to human demand, alongside per capita income, urbanization, and CO 2 emissions. A panel of the 10 largest forest nations from 1992 to 2021 is analyzed using a cross‐sectionally augmented autoregressive distributed lag (CS‐ARDL) model, and the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis (an inverted‐U trajectory of environmental impacts as income grows) is tested by comparing short‐ and long‐term income elasticities. The EKC pattern is confirmed for the whole sample and for Russia, Brazil, Canada, the United States, and Australia, but not for China, India, Indonesia, Peru, and the Democratic Republic of Congo. The results show that higher F‐LCF levels reduce CO 2 emissions, while rising GDP and urbanization amplify them. These findings underscore the importance of sustainable forest management for achieving the climate target (SDG‐13) and protecting terrestrial ecosystems (SDG‐15) and call for tailored policies that reflect the forest dynamics of individual countries.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle