REDD+ Contribution to Well-Being and Income Is Marginal: The Perspective of Local Stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
In addition to being a global strategy for reducing greenhouse gas emissions from tropical deforestation, Reducing Emission from Deforestation and Degradation (REDD+) intends to protect and improve the well-being and income of local stakeholders. The intention is to provide livelihood support in exchange for local stakeholder involvement in protecting forests. Eleven years after the launch of REDD+ at COP 11 in Montreal, the degree of success in meeting well-being and income goals is examined in six countries (Brazil, Peru, Cameroon, Tanzania, Indonesia, Vietnam) at 22 initiatives, 149 villages, and approximately 4000 households through a counter-factual approach. Half the villages and households are inside and half are outside the sphere of REDD+. Measurements are made at two points in time (2010–2012, and 2013–2014). This paper focuses on measurement of the subjective perception of local stakeholders. The study finds that REDD+ has not contributed significantly to perceived well-being and income sufficiency, in spite of the fact that most households have not only engaged with REDD+ interventions, but view them favorably. REDD+’s limited achievement to date is due to unavailability of funding, among other obstacles. Recommendations are made for enhanced attention to well-being and income sufficiency in the event that REDD+ eventually takes off.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».