Building the Forest-Climate Bandwagon: REDD+ and the Logic of Problem Amelioration
Notice bibliographique
Résumé
For those championing an international institutional solution to climate change, the forest-climate linkage through reduced emissions from deforestation and forest degradation and forest enhancement (REDD+) may be one of the most promising strategic linkages to date. Following a series of forest-focused interventions that did not live up to their promise, global forest politics have now, through REDD+ deliberations, been institutionally subsumed into the climate regime. We argue that to realize its potential, REDD+ policy mechanisms must be careful to move away from the commodification of forest stewardship that reinforces short-term strategic positions of powerful producing and consuming interests whose current activities are the culprits of global forest decline. To achieve such an outcome, we argue that institutions must develop on the basis of a “logic of problem amelioration” in which the rationale for achieving clearly defined environmental and social goals is rendered transparent. This could be achieved through the formalization of a “dual effectiveness test” in which interventions are evaluated for their potential to simultaneously ameliorate both global climate change and forest degradation.
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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 | 0,041 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,089 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».