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Enregistrement W6999971628

Emissions from land-cover change in Panama: uncertainty, dynamics, and perceptions

2012· dissertation· en· W6999971628 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSmithsonian Tropical Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionInternational Development Research CentreMcGill UniversityFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesSmithsonian Institution
Mots-clésDeforestation (computer science)Greenhouse gasClimate changeContext (archaeology)Reducing emissions from deforestation and forest degradationLand use, land-use change and forestryGlobal warmingDeveloping countryAir quality index
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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