Strengthening the Role of Forests in Climate Change Mitigation through the European Union Forest Law Enforcement, Governance and Trade Action Plan
Notice bibliographique
Résumé
Forests influence climate change by either increasing or decreasing the atmospheric concentration of greenhouse gases. When unsustainably managed, forests can release more greenhouse gases than they can absorb, intensifying their atmospheric concentration with adverse climate and human health outcomes. Several frameworks and institutional arrangements have been adopted globally to help strengthen political commitment and actions to promote the sustainable management of forests and enhance forests’ contribution to climate change mitigation. Nevertheless, the destruction of tropical forests is accelerating at an alarming rate, making it an uphill battle to stop forest sector carbon emissions, limit the global average temperature rise to well below 2°C, and build a sustainable and climate-resilient future for all. The continuous release of forest-related emissions indicates that humanity has fallen short of meeting global forest and climate-related goals and, hence, reiterates the need to develop and apply additional tools to support international cooperation on mitigating forest carbon emissions. Considering deforestation’s challenge for voluntary frameworks such as the UN Forest Instrument and REDD+, opportunities/actions beyond non-legally binding agreements and principles must be harnessed promptly. Trade-related measures, such as the Forest Law Enforcement, Governance and Trade Action Plan, are relevant in addressing deforestation. Arguably, the Forest Law Enforcement, Governance and Trade Action Plan provides the most appropriate framework for future regional/global forest law reform.
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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 | 0,000 | 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 ».