Reflecting on REDD+: Challenges Towards Indonesia’s Carbon Pricing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indonesia, as one of many countries committed to implementing climate action frameworks, sees the need to develop solid carbon pricing regulations and expand the scope using its REDD+ (Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation Plus) experience. As a result-based payment for carbon trading, REDD+ can be a beneficial learning lesson for it. Prior to the United Nations Climate Change Conference 26 (COP), Indonesia demonstrated its political resolve to advance its climate policy by issuing a regulation on carbon pricing through Presidential Regulation No. 98/2021. Indonesia’s involvement in REDD+ has resulted in strong foundation accomplishments for carbon pricing implementation in terms of institutionalization, technicalities, and socioeconomic outcomes. However, not all REDD+ projects in Indonesia achieve the desired results. This paper aims to reflect on REDD+ as a lesson learned to identify the challenges towards Indonesia’s carbon pricing. A literature review and comparative study of carbon pricing implementation in Brazil, Canada, China, Colombia, and New Zealand were used to support this paper. This paper highlights several potential challenges to carbon pricing implementation in Indonesia such as determining the right instruments, strengthening government’s political will, transparency and public involvement, distribution of carbon price choices for subnational capacities, and the multi-nature of carbon pricing.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».