Emissions from land-cover change in Panama: uncertainty, dynamics, and perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Land use/cover change (LUCC) associated with tropical deforestation produces 6-17% ofthe total anthropogenic CO2 emissions and is the second largest source of greenhouse gases globally. In Cancun 2010, a policy framework was adopted for the creation of a forest-related climate change mitigation mechanism to Reduce Emissions from Deforestation and forest Degradation in developing countries (REDD+). This mechanism would allow developing countries to be compensated by developed countries for reducing emissions from deforestation or for increasing removals by forests. In the context of REDD+, several methodological issues need to be solved, including better quantification of emissions from LUCC in order estimate credible emission reductions thus ensuring the integrity of the climate regime and the cost-efficiency of a REDD+ mechanism. Using Panama as a case study, the present research improved the understanding of uncertainties associated with the quantification of emissions from land-cover change based on amodeling approach. Forest carbon density is identified as one of the main sources of error. I showed that uncertainties associated with carbon density can affect substantially possible payment a country could receive to reduce its emissions. When performing a full diagnosis of uncertainty, four additional sources were identified including deforestation area, quality of land-cover maps, time interval between two land-cover assessments (snapshot effect) and carbon density of re-growing vegetation. In order to improve information on land-use dynamics and address the uncertainty related to the 'snapshot effect', I developed a new approach using a time series of medium resolution satellite images combined with a field survey of forest carbon stocks to track the impact of intervention over time. This approach provided a good proxy of forest carbon stock change and is a very promising avenue for monitoring dynamic land cover such as shifting cultivation. The methodological aspects of the thesis are complemented by an analysis of forest governance based on the perception of local residents living inside a protected area with ongoing deforestation. Local needs related to food security are identified as possible barrier to REDD+ implementation. The need to establish clear legal rights over access and use of forest resources to balance human needs and forest conservation under collaborative management approach is one of the great challenges that REDD+ will face.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».