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Enregistrement W1998839984 · doi:10.5539/enrr.v4n1p39

Importance of National Policy and Local Interpretation in Designing Payment for Forest Environmental Services Scheme for the Ta Leng River Basin in Northeast Vietnam

2014· article· en· W1998839984 sur OpenAlexvenueno aff
Bac Viet Dam, Delia Catacutan, Hoang Minh Ha

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Fund for Agricultural Development
Mots-clésPaymentEcosystem servicesService (business)Structural basinEnvironmental resource managementEnvironmental planningScheme (mathematics)GeographyEnvironmental scienceComputer scienceBusinessEcologyGeologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Leng River basin in BacKan province, northwest Vietnam hosts critical natural resources where lessons learnt from the pilot project of payment for forest environmental services (PFES) in Lam Dong and Son La provinces can be applied. PFES is broadly defined as an economic instrument that facilitates payments of forest environmental service flows to forest dwellers. The passage of a national PFES Decree in Vietnam where the K-factor framework was used to determine the payment level of environmental services created both opportunities and challenges in the design and implementation of PFES schemes.This paper presents how the national PFES policy was adapted, and how lessons in the pilot provinces were considered in developing a local PFES scheme. Important considerations and criteria for determining K-factors to standardize payments for similar environmental services, as well as the proposed PFES scheme for the Leng River Basin are discussed. The paper concludes that national policy framework and local interpretation of K-factors are crucially important in designing a PFES scheme that meets the realistic and pro-poor elements of PES. Finally, a PFES scheme must have detailed implementing guidelines that are developed with local stakeholders.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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