Early REDD+ Implementation: The Journey of an Indigenous Community in Eastern Panama
Notice bibliographique
Résumé
Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD+) offers developing countries an opportunity to engage in global climate change mitigation through the sale of carbon credits for reforestation, avoided deforestation and forest conservation projects. Funding for REDD+ projects has increased in recent years and REDD+ projects have proliferated, but relatively few studies have, as yet, examined their implementation. Here, we present a synthesis of the challenges and lessons learned while implementing a REDD+ project in an Emberá community in Panama. Our case study, documented in four cycles of collaborative action research over 11 years, examines how local communities sought to reduce emissions from deforestation and benefit from carbon offset trading while improving local livelihoods. Through semi-structured interviews and participatory methods, we found that success with REDD+ hinges on broader issues than those widely discussed in the literature and in policy circles. Though economic incentives for participants and the equitable distribution of benefits remain important to project participants, our study finds that, in adapting REDD+ strategies to best suit community needs, the role of a support system for implementation (“bridging institutions”) and REDD+’s potential as a conflict resolution mechanism for tenure issues deserve more attention as key factors that contribute to meaningful participation in REDD+.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».