Uncertainty Discounting for Land-Based Carbon Sequestration" Submitted to Canadian
Notice bibliographique
Résumé
The effect of stochastic factors on soil carbon makes the quantity of carbon generated under a sequestration project uncertain. Hence, the quantity of sequestered carbon may need to be discounted to avoid liability from shortfalls. We present a potentially applicable uncertainty discount and discuss difficulties that might arise in empirical use. We insist that the variance in historical crop yields across geographical areas is used to derive a proxy variance for forming an uncertainty discount for carbon projects. Application of our approach suggests that project level uncertainty discounts would be 15–20 % for the East Texas region. Key Words: carbon seqestration, discount, uncertainty JEL Classifications: H43, Q54 Reduction of atmospheric carbon dioxide (CO2), a major greenhouse gas (GHG), is central to addressing the climate change problem and in the formation of policies that aim to limit atmo-spheric GHG levels (see discussion in IPCC 2007a,b). Land-based carbon sequestration—a process whereby plants and trees, through pho-tosynthesis processes, trap atmospheric CO2 and fix carbon into soil and plant body mass—has drawn attention as a strategy for GHG reduction. If GHG emissions reductions are pursued, a carbon market may be created as advocated for example in the Kyoto Protocol (UNFCCC) or potential legislation like Lieberman-Warner bill (Lieberman and Warner Bill) where entities se-questering carbon may be able to generate GHG reduction credits that buying emitters can use to offset their emissions (as discussed in Butt and McCarl; Kim and McCarl). Various studies have explored the potential of land-based carbon sequestration strategies such as afforestation, reforestation and other land use changes (Adams et al.; Parks and
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,009 |
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 ».