A comparative assessment of the financial costs and carbon benefits of REDD+ strategies in Southeast Asia
Notice bibliographique
Résumé
REDD+ holds potential for mitigating emissions from tropical forest loss by providing financial incentives for carbon stored in forests, but its economic viability is under scrutiny. The primary narrative raised in the literature is that REDD+ will be of limited utility for reducing forest carbon loss in Southeast Asia, while the level of finance committed falls short of profits from alternative land-use activities in the region, including large-scale timber and oil palm operations. Here we assess the financial costs and carbon benefits of various REDD+ strategies deployed in the region. We find the cost of reducing emissions ranges from $9 to $75 per tonne of avoided carbon emissions. The strategies focused on reducing forest degradation and promoting forest regrowth are the most cost-effective ways of reducing emissions and used in over 60% of REDD+ projects. By comparing the financial costs and carbon benefits of a broader range of strategies than previously assessed, we highlight the variation between different strategies and draw attention to opportunities where REDD+ can achieve maximum carbon benefits cost-effectively. These findings have broad policy implications for Southeast Asia. Until carbon finance escalates, emissions reductions can be maximized from reforestation, reduced-impact logging and investing in improved management of protected areas. Targeting cost-efficient opportunities for REDD+ is important to improve the efficiency of national REDD+ policy, which in-turn fosters greater financial and political support for the scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».