Assessing “Results-Based” Payment Determinants in Forest Carbon Emission Reduction Initiatives: Case of Forest Carbon Projects in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
The international community has acknowledged the critical role of results-based avoided deforestation and forest degradation, sustainable management of forest, conservation and enhancement of carbon stocks (REDD+) activities in curbing climate change. However, ensuring that REDD+ programs and projects deliver carbon and non-carbon results, remains a challenge. This paper analyses results-based determinants in REDD+ projects in Cameroon. Experiences from these projects are expected to inform the design and implementation of sustainable and effective REDD+ projects. It draws on data collected from feasibility study reports, project design documents, project evaluation reports and the opinions and perspectives of 86 REDD+ stakeholders. Findings indicate that projects employed a combination of incentives, disincentives and enabling measures towards achieving the intended REDD+ results. However, none of the projects proposed conditional incentives (direct payments) to land owners and users, the key innovation brought by REDD+. Despite the fact that these projects are branded REDD+ projects, they offer little or no experiences on the relationship between REDD+ payments and carbon and non-carbon outcomes. Achieving results from REDD+ projects depend on how effective choices are made by stakeholders in relation to the type of instruments/interventions and the location of projects, and the ability to make choices further depends on the technical capacity of stakeholders. Thus, the capacity of stakeholders to be involve in REDD+ project design and implementation should be strengthened, in order for them to better appraise the results-based requirements of REDD+.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».