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Enregistrement W4386723634 · doi:10.3389/fenvs.2023.1226070

Jurisdictional approaches to High Conservation Value area designation using regulatory instruments: an Indonesian pilot project

2023· article· en· W4386723634 sur OpenAlexaff
Michael Padmanaba, Sean Sloan, John D. W. Watts, Silvia Irawan, Janice Ser Huay Lee, Katryn Pasaribu, Cokorda Gde Wisnu Wiratama, Ellen Watson, Nadia Putri Utami

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Palm Production and Sustainability
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationLegislationBusinessDeforestation (computer science)Environmental resource managementEnvironmental planningGovernment (linguistics)Environmental degradationEnvironmental protectionGeographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural expansion is the primary driver of tropical deforestation and ecological degradation. Certification schemes for sustainable agricultural supply chains, such that of the Roundtable on Sustainable Palm Oil (RSPO), seek to address this issue by identifying and protecting High Conservation Value (HCV) areas within concessions. Although RSPO certification of individual concessions has been beneficial, it has had limited efficacy in arresting systemic ecological degradation at larger scales. In response, certification at a regional, ‘jurisdictional’ scale concordant with local environmental regulation has been proposed as an alternative to conventional, piecemeal certification. Jurisdictional certification schemes require alignment with local legislation to ensure integration with governmental environmental and land-use planning; yet, questions of which legislation, and at which level of government, have remained unaddressed. Here, we report on a pilot jurisdictional RSPO certification scheme implemented by an Indonesian district, based on environmental carrying capacity assessments (ECCA) as legislated by the district government. Using the ECCA, we identified likely HCV areas across the district and considered their distributions with respect to three factors of feasible HCV management: (a) similarity with alternative HCV areas identified by a conventional HCV Screening method, (b) sensitivity to aspects of underlying legislation, and (c) scope for unilateral district-wide management. Likely HCV areas were generally similar between the ECCA and HCV Screening method, as each set spanned ∼90% of the district. However, higher-confidence HCV areas according to the ECCA were much less extensive, at 51% of the district, and uniquely extensive across oil-palm concessions. HCV area designation was highly sensitive to the legislated parameters of the ECCA, namely, the selection and estimation of key ecosystem services. Potentially, subtle variations to ECCA implementation, such as those proposed by agro-industrial lobbyists, would significantly affect jurisdictional HCV designations. Finally, some three-quarters of all HCV areas and higher-confidence HCV areas designated by the ECCA fell outside of the exclusive administrative authority of the district government, being confined to agricultural zones. In politically-decentralised Indonesia, jurisdictional HCV area management would therefore be narrowly confined to agricultural areas, or cooperation between district, provincial, and central governments would be essential to the protection of HCV areas generally across districts.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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