The role of forests and protected areas in climate change mitigation: a review and critique of the ecosystem services and REDD+ approaches
Notice bibliographique
Résumé
Emissões de gases de efeito estufa estão entre os principais impactos causados pelos humanos no planeta e estão diretamente ligados às mudanças climáticas. Emissões por desmatamento são reconhecidas como a segunda maior causa de emissão desses gases, contribuindo com 20% de CO2 equivalente liberado na atmosfera em 2010. Uma das principais estratégias adotadas internacionalmente para reduzir o desmatamento e a degradação florestal, e que atualmente vem ganhando importância para a mitigação das mudanças climáticas, é a implantação de áreas protegidas. O paradigma atual de gestão de áreas protegidas é baseado em instrumentos de mercado, exemplificado pelas inciativas de REDD+ e pagamentos de serviços ambientais. Porém, críticos dessa perspectiva argumentam que ela é diretamente influenciada pelo neoliberalismo e privilegia a acumulação de capital à conservação do meio ambiente. Por meio de uma análise crítica da literatura existente, o presente artigo sugere que áreas protegidas são uma estratégia eficiente para a redução do desmatamento, porém é ainda insuficiente e precisa ser acompanhada de ações complementares para o controle de territórios fora de áreas protegidas, que evitem o redirecionamento de atividades ilegais.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».