Deforestation, Forest Management and Governance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The world's forests are a major source of material and fuel, a vast reservoir of biodiversity and they also provide valuable ecological services such as hydrological cycling and carbon sequestration. They play an important role in carbon accounting schemes under the Kyoto Protocol and the UN Programme on Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD). As such, the impacts of global deforestation are of critical social, ecological and political significance. The primary causes of deforestation are well understood and will likely be exacerbated as new demands for forest products develop. Innovative governance arrangements, such as third party certification schemes and co‐management, have increasingly sought a role in alleviating deforestation alongside governmental forest policy‐making. Continued decreases in deforestation rates will depend on changes in how forests are valued and managed through multi‐level governance arrangements. Key Concepts: Energy production account for more than 50% of all wood uses. There is concern that woodfuel use is one of the drivers of deforestation, but it is often difficult with available statistics to understand just how important this driver is. Deforestation is mainly caused by economic forces, governance failures and politico‐ethical failures. Given the rapid global loss of biodiversity, mainly due to deforestation in tropical areas, primary and selectively logged forests are of critical importance in tropical forest conservation. Forest carbon sequestration is explicitly allowed in the Kyoto Protocol as a tool to meet emission reduction targets. Without stricter governance oversight, carbon emissions mitigation initiatives such as the UN Programme on REDD can enable the usurpation of land and resource rights from indigenous communities in developing countries. Decreasing the rate of deforestation requires the participation not just of governments but of local communities, indigenous peoples and citizens for decision‐making and monitoring in forest policy and management.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».