Carbon Credit Risk Mitigation of Deforestation: A Study on the Performance of P2H Products and Services in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the performance of the loan products and services offered by Indonesian government’s Forest Development Financing Center (BLU-P2H Center) that target the prevention and repair of forest damage. The methodology used is a systematic literature review that identifies, assesses, and interprets this chosen research topic's findings. The study attempts to answer three formulated research questions— (i) How can P2H products and services policies that align with the carbon credit risk mitigation of deforestation be mapped?; (ii) How should P2H products and services that contribute to carbon credit risk mitigation be investigated?; and (iii) How can the impact of P2H products and services in preventing deforestation be measured? The systematic literature review findings highlight that the Indonesian Government has adopted some important provisions and institutions, namely P2H products and services, and carried out loan disbursements to prevent forest destruction, specifically, the forestry business and environmental investment financing. The findings also indicate that while the government most extensively disbursed certain loans, such as community forest enterprises (HR), there was a low level of loan disbursement for community forest-based loans (HKm) because of the constraints faced by farmers in arable land that produces seasonal crops. Therefore, the study implicates that the forest destruction, particularly in Indonesia, resulting from illegal logging by local communities, needs to be further prevented by increasing the public knowledge on the sustainability impact of deforestation and also by increasing the public’s access to and opportunities for public welfare, alternative livelihoods, and micro-business activities. The study findings also make an original contribution to the literature on the carbon credit risk mitigation of forest damage as they illustrate a government-sponsored, innovative P2H scheme in the form of loan disbursement aiming to reduce and prevent forest destruction.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».