Implementing REDD+ in a Conflict-Affected Country: A Case Study of the Democratic Republic of Congo
Notice bibliographique
Résumé
Due to their carbon sequestration potential, tropical forests are a focal point for mitigation of climate change through Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD+). The Democratic Republic of Congo (DRC) contains the largest part of the Congo Basin, the second largest rainforest in the world, and has become a main focus for REDD+ initiatives. However, DRC’s ongoing instability and conflict threatens the peace and security of local people, and outcomes of such global initiatives. Content analysis of 102 documents from four major REDD+ initiatives intervening in DRC, sought to understand how civil conflict is being integrated into the discourse on REDD+ and its implication for climate change mitigation. Results showed that discussion of how conflict and political instability might impact REDD+ outcomes was limited. Concrete approaches to address the reality of civil conflict were not evident. Governance reform was, however, an important emphasis of REDD+ in DRC. Since REDD+, peace-building and development initiatives are often funded by the same institutions, it is important to begin a dialogue as to how they can be more intentional in harmonizing approaches in conflict-affected, forest-rich countries like DRC. Finding synergies has the potential to improve overall outcomes for the global climate, the forest, and the lives of local people.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».