Implementing REDD+ in a Conflict-Affected Country: A Case Study of the Democratic Republic of Congo
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.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle