Private sector perception of reducing deforestation in brazil: analysis of challenges from 2010 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This paper aims to shed light on the private sector's perspective on REDD+ in Brazil, and how this perspective has evolved over time. Methodology/Approach: This research is part of the Global Comparative Study on REDD+ (GCS REDD+) on policies and political processes from the Center for International Forestry Research (CIFOR). Findings: Our results indicate that national business organizations believe that REDD+ is an affordable way to mitigate climate change. However, it suggests that while this sector is seeking financial benefits from REDD+ activities, it is taking a very cautious and risk-averse approach. The private sector is not engaged and does not self-identify within the operational challenges that REDD+ policymakers are grappling with as they seek to embrace the possibilities of this mechanism. Research Limitation/Implication: To explore how these private sector actors perceive REDD+, whether such a perspective has changed from 2010 to 2019, and its implications for further REDD+ design in the national context. Originality/Value of the paper: private actors' positions on key statements about financing, benefit sharing and equity, governance, and challenges over three different time periods. A better understanding of how the private sector perceives REDD+ will contribute to national framing and more effective multi-level governance.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».