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Enregistrement W3184272683 · doi:10.25115/eea.v39i3.5080

Increasing Forest Cover for a CO2 Neutral Future: Costa Rica Case Study

2021· article· en· W3184272683 sur OpenAlexaboutno aff
René Castro Salazar, Rene Castro Cordero, Sarah Cordero Pinchansky

Notice bibliographique

RevueStudies of Applied Economics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPledgePaymentGreenhouse gasQuarter (Canadian coin)BusinessChristian ministryNatural resource economicsOrder (exchange)Direct PaymentsAgricultural economicsEnvironmental protectionEnvironmental scienceGeographyEconomicsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last quarter of 2020 the Costa Rican Ministry for the Environment and Energy (MINAE), announced the signing of two major agreements, the first for US$63 million with the World Bank cooperative program for forest emissions reductions, and the second for US$54 million with the Green Climate Fund (GCF) under the results-based program. These two agreements, are the last of the first-generation of Payment for environmental services (PES), signifying the culmination of a long process that attained a reduction of 14.7 million tC02e for the results-based payment with the GCF and 12 million tCO2e emissions fixed in regenerated forestland and forest fires control with the WB.The first generation of PES was critical in the country´s effort to increase forest cover from the lowest historic point of 21% in 1987 to 57% mark by 2017. There is, however, a new national goal to become CO2 neutral by 2050 as recommended by the Paris agreement since 2015. As a consequence, Costa Rica pledge to further increase forest cover, fixed CO2 in soils and combat forest fires.Costa Rica is one of more than 120 countries committing -under the Paris agreement-to become CO2 neutral by 2050. To achieve this goal each country needs to transform every economic sectors in order to become carbon neutral, either by reducing emissions or by compensating at the national level. However, the country is reaching its maximum capacity to increase forest cover, hence, it needs to consider an integral approach to reach the c-neutral goal. This approach requires to keep generation of electricity based on renewables; to switch transportation from fossil fuels dependency to a cleaner source of energy; and to use every available land to fix as much carbon as possible. That means ensuring the most effective and efficient use of the forest cover that exists today and shifting the focus from a primarily quantitative measurement of forest cover, to a new one that further values the qualitative benefits of species utilized and services produced. In addition, halting deforestation in sensitive areas, increasing forest coverage in areas still available (approximately 3% for forest and 5% for agroforestry) incorporating agroforestry, silvopastoral and multi-use systems that will allow for more sustainable production systems, increasing ecosystem services.Nevertheless, the government’s plan will only succeed if there are negative CO2 emissions from the land use sector (therefore compensating emissions added in other economic sectors); which will require a second-generation of PES (PES 2.0), evolving to an inter sectorial economic instrument. MINAE is currently working on this second-generation instrument. The new PES 2.0 should concentrate in ecosystem services rather than only in forest service and should promote the conversion of land under agricultural production (i.e. cattle and diary) into agroforestry operations. Costa Rica also need to replace the PES funding sources coming mainly from the 1996 fossil fuel tax, ideas such as CO2 trade may provide on future funding option. This paper syntheses government pledges, interviews and the authors’ experience working with the first generation of PES, and presents initial recommendations to increase the effectiveness and impact of PES 2.0.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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