Generating carbon finance through avoided deforestation and its potential to create climatic, conservation and human development benefits
Notice bibliographique
Résumé
Recent proposals to compensate developing countries for reducing emissions from deforestation (RED) under forthcoming climate change mitigation regimes are receiving increasing attention. Here we demonstrate that if RED credits were traded on international carbon markets, even moderate decreases in deforestation rates could generate billions of Euros annually for tropical forest conservation. We also discuss the main challenges for a RED mechanism that delivers real climatic benefits. These include providing sufficient incentives while only rewarding deforestation reductions beyond business-as-usual scenarios, addressing risks arising from forest degradation and international leakage, and ensuring permanence of emission reductions. Governance may become a formidable challenge for RED because some countries with the highest RED potentials score poorly on governance indices. In addition to climate mitigation, RED funds could help achieve substantial co-benefits for biodiversity conservation and human development. However, this will probably require targeted additional support because the highest biodiversity threats and human development needs may exist in countries that have limited income potentials from RED. In conclusion, how successfully a market-based RED mechanism can contribute to climate change mitigation, conservation and development will strongly depend on accompanying measures and carefully designed incentive structures involving governments, business, as well as the conservation and development communities.
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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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».