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Enregistrement W6951057495 · doi:10.5558/tfc2018-040

Ontario’s managed forests and harvested wood products contribute to greenhouse gas mitigation from 2020 to 2100

2018· article· en· W6951057495 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasBaseline (sea)Carbon stockTonneForest managementWood productionWood processingWood industryMethane emissions

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used an integrated approach to estimate the greenhouse gas (GHG) mitigation potential of Ontario’s forestry sector, defined as the managed forests and the harvested wood products (HWP) originating from these forests. The 44.7 million ha of managed forests in this study included Crown forests designated as 41 forest management units (FMUs) for timber harvesting, productive forests north of the area of undertaking, large parks, and private forest land. Forests and HWP were simulated from approximately 2010 to 2100, with carbon (C) stocks and emissions reported for the period 2020 to 2100. A baseline scenario was defined to represent business as usual forestry operations in Ontario, in which the 41 FMUs and the private forests were harvested at historical (1990–2009) rates, and HWP production and end uses were assumed to follow Ontario’s historical values (1991–2010). In the baseline scenario, the forest C stocks were projected to increase from 7229.7 million tonnes (Mt C) in 2020 to 7424 Mt C in 2100. The C stocks of HWP originating from the 41 FMUs and the private forests were estimated to increase from 171.0 Mt C, the initial HWP C stocks in 2020 from previous harvesting, to 334.7 Mt C in 2100, in which the C stocks of HWP in use and in landfills, HWP production emissions, landfill methane emissions from decomposing mill residue and waste HWP discarded, and the reduced emissions from substituting HWP for non-wood materials in construction were all considered. On average, Ontario’s forestry sector was estimated to increase C stocks by 44.8 Mt per decade over the 80-year period. Six alternative scenarios were defined based on increased harvesting in the 41 FMUs and varied use of the increased harvested wood in HWP production and differing HWP end uses. Depending on how the increased harvested wood is used, increased forest harvesting (relative to historical rates) may increase or reduce the mitigation potential of Ontario’s forestry sector. Based on historical use statistics, the life-cycle analysis HWP C stocks/emissions plus HWP substitution benefits were insufficient to compensate for forest C decreases from increased harvesting. However, if the increased harvested wood was used to produce solid HWP and these products were used in construction, increasing forest harvesting to 95% of the maximum allowable harvest level would require 20.0 years to achieve a positive net mitigation contribution. Factoring out the decrease in forest C due to increased harvesting, this amounts to 187.9 Mt C of additional mitigation contribution by 2100. We conclude that Ontario’s forestry sector has the potential to contribute significantly to medium- and long-term GHG mitigation. Our results indicate that harvesting sustainably managed forests to produce solid HWP and using these HWP in long-lived end uses such as construction is a better mitigation option than protecting forest from harvesting.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,334 · 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