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Enregistrement W2153575942

Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD) in Nepal: Exploring the Possibilities

2009· article· en· W2153575942 sur OpenAlexaff
Narayan Babu Dhital

Notice bibliographique

RevueJournal of Forest and Livelihood · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeforestation (computer science)LivelihoodForest degradationReducing emissions from deforestation and forest degradationBusinessBiodiversityNegotiationNatural resource economicsBushmeatForest protectionClimate change mitigationAgroforestryClimate changeEnvironmental protectionEnvironmental planningForest managementGeographyLand degradationPolitical scienceCarbon stockEnvironmental scienceEconomicsAgricultureEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article argues that Nepal can benefit from the REDD mechanism by proactively acting to curb the rate of deforestation and forest degradation. Successful participation can bring biodiversity, ecological and economic benefits to the community as well as the country. Nevertheless, technical complexities in assessing the market, elite domination in contract negotiation and risk of ignoring the voices of forest?dwelling communities pose serious threats to the success of the plan. Key words: REDD, community?managed forests, carbon sequestration, deforestation, climate change Full text is available at the ForestAction website Journal of Forest and Livelihood 8(1) February 2009 pp.56-61

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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