Avoiding Re‐Inventing the Wheel in a People‐Centered Approach to REDD+
Notice bibliographique
Résumé
One important debate regarding Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD+) in developing countries concerns the manner in which its implementation might affect local and indigenous communities. New ways to implement this mechanism without harming the interests of local communities are emerging. To inform this debate, we conducted a qualitative research synthesis to identify best practices (BPs) from people-centered approaches to conservation and rural development, developed indicators of BPs, and invited development practitioners and researchers in the field to assess how the identified BPs are being adopted by community-level REDD+ projects in Latin America. BPs included: local participation in all phases of the project; project supported by a decentralized forest governance framework; project objectives matching community livelihood priorities; project addressing community development needs and expectations; project enhancing stakeholder collaboration and consensus building; project applying an adaptive management approach; and project developing national and local capacities. Most of the BPs were part of the evaluated projects. However, limitations of some of the projects related to decentralized forest governance, matching project objectives with community livelihood priorities, and addressing community development needs. Adaptive management and free and prior informed consent have been largely overlooked. These limitations could be addressed by integrating conservation outcomes and alternative livelihoods into longer-term community development goals, testing nested forest governance approaches in which national policies support local institutions for forest management, gaining a better understanding of the factors that will make REDD+ more acceptable to local communities, and applying an adaptive management approach that allows for social learning and capacity building of relevant stakeholders. Our study provides a framework of BPs and indicators that could be used by stakeholders to improve REDD+ project design, monitoring, and evaluation, which may help reconcile national initiatives and local interests without reinventing the wheel.
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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 | 0,164 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,090 |
| Communication savante | 0,016 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».