Rawls in the mangrove: Perceptions of justice in nature‐based solutions projects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adapting to and mitigating against climate change requires the protection and expansion of natural carbon sinks, especially ecosystems with exceptional carbon density such as mangrove forests (an example of ‘blue carbon’). Projects that do this are called ‘nature‐based solutions’ (NbS). International norms regulating NbS stipulate the importance of justice, in contrast with some of the history and practice in wider conservation. However, what justice means and how it manifests in practice remain contentious. Selling carbon credits on the voluntary market is a growing source of funding for NbS. A large literature examines the ethics, economics, science and politics of such payments for ecosystem services (PES), including for blue carbon. The interpretations of justice in this context are particularly contentious, but operational blue carbon projects have not been examined from a justice perspective. Here we report on a case study involving the first blue carbon project, Mikoko Pamoja, and its sister project Vanga Blue Forest, both based in Kenya. We consider how justice is conceived by local participants and beneficiaries, using interviews, focus groups and participant observation to collect data, as well as by international stakeholders and in relevant governing documents and policy. We compare these perceptions with expectations and critiques derived a priori from the literature, including a classic thought experiment that influential justice philosopher John Rawls called the ‘original position’. In contrast to high‐level policy and much of the literature, but in common with Rawls, local stakeholders emphasised distributional aspects of justice. Locally situated interpretations of contentious issues such as elite capture and commodification differed markedly from common interpretations in the literature. Our work emphasises the importance of situating abstract concepts in their local contexts when evaluating justice in NbS projects. It shows how narratives advocating technical precision and economic efficiency in NbS can militate against transparency and agency at a local level and emphasises the critical importance of benefit sharing that is perceived to be fair. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,023 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».