Situação dos Direitos de Carbono dos Povos Indígenas, das Comunidades Locais e dos Povos Afrodescendentes em Terras e Florestas Tropicais e Subtropicais
Notice bibliographique
Résumé
Devido ao progresso limitado na redução das emissões de carbono nos países industrializados, o interesse global no uso de soluções climáticas baseadas na natureza (SbN) nunca foi tão grande entre governos, corporações e organizações não governamentais (ONGs). Em princípio, as SbNs têm o objetivo de alavancar financiamentos multilaterais, bilaterais e privados para financiar iniciativas de proteção, gerenciamento e restauração de ecossistemas para mitigar e remover emissões de carbono e, ao mesmo tempo, gerar benefícios sociais e ambientais. Este resumo apresenta os resultados de um estudo realizado pela Iniciativa pelos Direitos e Recursos (RRI) e pela Universidade McGill para analisar sistematicamente os direitos de carbono dos Povos Indígenas, comunidades locais e Povos Afrodescendentes em 33 países da África (11), Ásia (9) e América Latina (13). Esses países cobrem cerca de 67% das florestas tropicais e subtropicais do mundo e têm uma população rural combinada de 1,54 bilhão de pessoas, mais de 44% da população rural do mundo. Examinamos se e como os países estão atualmente protegendo os direitos necessários para que as comunidades gerenciem, controlem e se beneficiem do carbono em suas terras e tenham acesso à compensação e à justiça quando forem afetadas por iniciativas de comércio de carbono. Para essa análise, coletamos dados sobre 35 indicadores de leis e políticas nacionais relacionadas aos direitos à terra, ao carbono e aos recursos em vários setores, incluindo direito constitucional, administração da posse da terra e leis florestais, climáticas e ambientais. Nos 33 países, nossa análise se refere às normas legais que regem 96 regimes de posse baseados na comunidade (CBTRs) identificados pelo RRI nesses países.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».