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Enregistrement W4417150137 · doi:10.3390/su172411001

Monitoring, Reporting, and Verification (MRV) Protocols Used in Carbon Trading Applied to Dryland Nations in the Global South for Climate Change Mitigation

2025· article· en· W4417150137 sur OpenAlexaff
Mary J. Thornbush, Ajit Govind

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of GuelphWestern University
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research Centers
Mots-clésGreenhouse gasCarbon sequestrationClimate changeClimate change mitigationStandardizationSoil carbonCarbon creditKyoto ProtocolGlobal warming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change mitigation involves carbon sequestration that can be supported by Voluntary Carbon Markets (VCMs) and counted as Nationally Determined Contributions (NDCs) in national climate change strategies. Integrating these allows for the determination of greenhouse gas (GHG) emissions and carbon sequestration at the national level. The case for Egypt and other nontropical dryland nations is made in this systematic review article through consideration of monitoring, reporting, and verification (MRV) protocol challenges and initiatives. Improvements are indicated based on the literature, encompassing the academic literature as well as organizational reports and governmental policy documents. Agricultural MRV protocols depending on soil organic carbon (SOC) measurements are specifically considered, delineating the challenges and barriers for SOC MRV methods. Considering the impacts of climate zones affecting soils and providing as much standardization as possible for MRV protocols will improve the accuracy and generalizability of data. Measurements in carbon sequestration monitoring based on SOC MRV protocols need to be informed by soil experts alongside climatologists and policymakers in a multidisciplinary approach.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,133
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1330,181
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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