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Enregistrement W2487496036 · doi:10.3390/f7080170

The Place of Community Forest Management in the REDD+ Landscape

2016· article· en· W2487496036 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueForests · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReducing emissions from deforestation and forest degradationLivelihoodDeforestation (computer science)IncentiveForest degradationEnvironmental resource managementForest managementPsychological interventionEmpirical evidenceBusinessIntervention (counseling)Environmental planningNatural resource economicsGeographyClimate changeLand degradationAgricultureForestryEnvironmental sciencePsychologyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community forest management (CFM) is identified by many actors as a core strategy for reducing emissions from deforestation and forest degradation in developing countries (REDD+). Others however see REDD+ as a danger to CFM. In response to these contrasting views, we carried out a systematic review of CFM case studies to look at CFM’s potential role in achieving forest carbon benefits and social co-benefits for forest communities. We evaluated the potential impacts of REDD+ on CFM. Our review showed that there is strong evidence of CFM’s role in reducing degradation and stabilizing forested landscapes; however, the review also showed less evidence about the role of CFM in reducing deforestation. For social benefits, we found that CFM contributes to livelihoods, but its effect on poverty reduction may be limited. Also, CFM may not deal adequately with the distribution of benefits within communities or user groups. These insights are important for CFM-based REDD+ intervention; measures should be adopted to overcome these gaps. Innovative incentive structures to existing CFM are discussed. The recognition of rights for forest communities is one first step identified in promoting CFM. We call for sound empirical impact evaluations that analyze CFM and CFM-based REDD+ interventions by looking at both biophysical and social outcomes.

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.

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)0,001
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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