CF_D3 Project Finance for Permanence. Sustainable financing for conservation areas
Notice bibliographique
Résumé
Conservation areas (ecosystems) like the Amazon Forest have global and local importance but are under increased pressure from climate change and human interventions such as deforestation. A key barrier to longterm conservation is a consistent lack of funding and management. Project Finance for Permanence (PFP) is defined as “an approach or single initiative that secures important policy changes and all funding necessary to meet specific conservation goals of a program over a defined long-term timeframe, with the ultimate aim of achieving the ecological, social, political, organizational, and financial sustainability of that program.” PFPs have been applied in Brazil, Peru, Colombia, Bhutan, Canada, and Costa Rica. The smallest PFP has an investment volume of $77 million (Forever Costa Rica), while the largest has an investment volume of $642 million (Amazon Region Protected Areas (ARPA) for Life Brazil). PFP is a large-scale conservation program rather than a conservation project, and it takes a long-term approach with implementation periods of ten to 25 years. It involves many partner organisations, including authorities, NGOs, donors, and conservation trust funds. PFP’s business model is based on the reconciliation of conservation goals with financial means. The PFP approach is modelled after the private sector practice of “project finance” in which funding is raised for complex projects. The essence of project finance is that financial closing is a condition upon the development of an agreed business plan. The financial model is usually composed of two phases for implementation: (a) initially covering the estimated financial gap during the agreed implementation period through a transition fund; and (b) ensuring sufficient recurrent in-country funding to cover needs beyond that period. The ultimate financial objective of any PFP is to ensure long-term financial sustainability of conservation priorities. Ten enabling conditions that are key to the success of PFPs are described in this report. It requires evaluation about whether the enabling conditions are met, and whether there are other approaches that are more cost efficient given that you need the time and the investment at the beginning to develop all these agreements.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,556 | 0,168 |
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 ».