Clean Development Mechanism Afforestation and Reforestation projects: implications for local agriculture.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».