Community forestry and REDD+ in Cameroon: what future?
Notice bibliographique
Résumé
The Cameroonian Readiness Preparation Proposal recognizes community forests (CFs) as one strategy for implementing REDD+ (reducing emissions from deforestation and forest degradation and the role of conservation, sustainable management of forests, and enhancement of forest carbon stocks in developing countries).However, there has been little analysis of the extent to which CFs can help achieve REDD+ objectives in Cameroon.We explore options for REDD+ within CFs, as well as challenges and possible ways forward.Cocoa agroforestry in deforested or highly degraded CFs is currently the most competitive option for implementing REDD+ while delivering ecological, economic, and social cobenefits.Reduced-impact logging and conservation or natural regeneration are technically sound options for emissions reductions within CFs, but are unlikely to compete with other more profitable activities at the current low carbon market prices of approximately USD $5/tonne of carbon.However, these options could potentially compete under a social cost of carbon estimated at $43/tonne of carbon.The current CF architecture presents a set of factors that could favor REDD+ implementation, including: good legal and institutional frameworks and practices compatible with REDD+ safeguards, experience and knowledge in related payments for ecosystem services and performance-based finance pilots, and social capital in a community of practice.The CF architecture also features potentially inhibiting factors such as poor governance (notably, elite capture and corruption), unclear carbon rights, and financing challenges.We identify a set of enabling actions for delivery of REDD+ within CFs in Cameroon, which include: clarifying carbon rights; establishing a benefit-sharing mechanism from the national to the local level with clear rules for rewarding emission reductions in CFs; and building monitoring, reporting, and verification infrastructure for REDD+ within CFs.More importantly, adopting an integrated approach in which CFs serve multiple objectives, including ecosystembased adaptation, REDD+, and the original community forestry objectives could enable drawing from both adaptation and mitigation finance, technical support, and provide long-term sustainable development benefits.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».