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Enregistrement W2133161457 · doi:10.1079/pavsnnr20105057

Clean Development Mechanism Afforestation and Reforestation projects: implications for local agriculture.

2010· article· en· W2133161457 sur OpenAlexaff
Arthur G. Green, Jon D. Unruh

Notice bibliographique

RevueCABI Reviews · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClean Development MechanismAfforestationReforestationSustainable developmentScrutinyEnvironmental planningEnvironmental resource managementAgricultureBusinessDocumentationClimate changeNatural resource economicsForestryPolitical scienceEnvironmental scienceGeographyEconomicsComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The potential of Clean Development Mechanism Afforestation and Reforestation (CDM A/R) projects to contribute to climate change mitigation and sustainable development is widely recognized. Yet, problems with the design and implementation of CDM A/R projects have limited analyses of project outcomes. In fact, of the nearly 1400 registered CDM projects in early January 2009, there was only one A/R project. Yet, as of May 2010, the number of registered CDM A/R projects had rapidly grown to 14 with 41 more CDM A/R projects in the pipeline. This rapid increase in A/R activities may provide some early indications of whether CDM A/R projects are successfully meeting their potential to contribute to sustainable development goals. This review specifically examines the literature that documents the positive and negative impacts of CDM A/R projects on local agriculture. It finds that while half of the current CDM A/R projects are credited with generating carbon offsets from 2007 or earlier, there is little published evidence of their specific impacts on local agriculture or sustainable development. This review recommends that future research should focus on (1) developing field surveys with criteria and indicators that evaluate the performance of individual CDM A/R projects in meeting stipulated outcomes, (2) increasing critical scrutiny of CDM A/R project validation documentation and procedures and (3) developing criteria and indicators to analyse the impacts of all CDM A/R projects on broad issues (such as tenure security and institutional capacity) and specific demographic groups, geographic regions or livelihoods.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,135 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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