Viabilidad financiera de la obtención de Certificados de Emisiones Reducidas a través de proyectos de forestación en la región de Cajamarca, 2019.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract \nThis research was carried out in order to take advantage of the potential of the Cajamarca \nregion and the mountainous area in general with respect to afforestation projects; it was \ndetermined that the reduction of CO \n2 \n based on afforestation projects is directly linked to how \nmany reduced emission certifications (CER) can be obtained in a certain geographical space \nand the duration of the certification; Cajamarca and the Peruvian mountain range have the \ncapacity to generate trees whose shafts have, such as radiata pine, provides high \npercentages of carbon per se and obtain maximum growth in less time than other trees that \ngrow in large powers such as Canada for example. , making Peru the sixth country in the \nworld best seen to carry out projects based on clean development mechanisms (CDM). \n \nIn this particular study, a total of 261,000 tCO \n2 \n eq was quantified. As a result of an \nafforestation project based on radiata pine, the average price of the bond was also taken, \ntaking into account its volatility, this being 17.03 EUR / CER, however, due to the effects of \nfinancial reliability, to calculate the current valuation of the project. a price was used based \non the worst possible scenario, which is of 6.40 EUR / CER, with a benchmark interest rate \naccording to the BCRP of 2.75%, using the cross method a NPV of 1'068,994.46 dollars and \nan IRR of 11.89%. \n \nKey words: climate change, reduced emission certificates, financial viability, afforestation, \nenvioroment, carbon bones.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».