The progress on governing REDD+ in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia is one of the ten most forest-rich countries in the world. Almost 70 per cent of Indonesia’s mainland is covered with forest. However, Indonesia faces one of the highest rates of forest loss in the world. Deforestation and forest degradation accounts for more than 60 per cent of carbon emissions in Indonesia. Being aware of that fact and the danger of climate change, in October 2009, Indonesia voluntarily committed to reduce emissions by 26 per cent from business as usual by 2020 through national efforts, and by 41 per cent with international support. Indonesia’s commitment has gained international support; chiefly from Norway, which signed a Letter of Intent on 26 May 2010. To formalise the commitment, Presidential Decree No 19/2010 on Task Force for the preparation of REDD+ Agency and Presidential Instruction No 10/2011 on moratorium on new licenses and improvement of natural primary forest and peat land governance have been issued. The Presidential Decree ended on 30 June 2011 and was continued by Presidential Decree No 25/2011, which was later amended by Presidential Decree No 05/2013. The third Presidential Decree will conclude in the middle of 2013. The expected outputs are: establishment of a New REDD+ agency; measurement, reporting and verification instrument; funding instrument; improvement on forest governance, including legislative reform, law enforcement and administrative procedures; and gazetting forest areas and consolidating licenses through legal audit and legal compliance or legal due diligence in the pilot province. The new REDD+ Agency is expected to be established in 2013. The Agency will be an independent central agency, directly responsible to the President of the Republic of Indonesia, and will be responsible for leading and coordinating the national effort to reduce the country’s carbon emission.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».