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Enregistrement W7071062843

Revisión crítica de los REDD+: Limitaciones y potencialidades de su aplicación en Colombia

2018· other· es· W7071062843 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2018
Typeother
Languees
DomaineEnergy
ThématiqueEnvironmental and Ecological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral interestSocial benefits
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Los proyectos para la Reducción de Emisiones por Degradación y Deforestación (REDD) nacieron en la Conferencia de las Partes de Montreal (COP11, 2005), desde entonces, se ha considerado este mecanismo como una opción eficiente y económica para tomar medidas tempranas dirigidas a limitar el calentamiento global a 2 °C para finales del siglo en curso. Sin embargo, a pesar de los avances logrados para estas iniciativas en las diferentes Conferencias de las Partes realizadas cada año, aún no se dispone de una fuente grande de financiamiento de largo plazo, basada en el desempeño. En el desarrollo de este documento, se evidenciaron como los diversos factores de orden público, económico, cultural, al igual que las políticas estatales, juegan un papel fundamental, que tienen como consecuencia el éxito o fracaso de las iniciativas REDD+ en los países donde se llevan a cabo. También se identificó la necesidad de proporcionar continuas capacitaciones a las comunidades involucradas en el proyecto, en aras de generar una cultura protectora y conocedora de los beneficios ecosistémicos que nos proporciona la naturaleza. Un problema encontrado y que puede poner en riesgo la continuidad de las iniciativas REDD+ a nivel nacional como internacional, es el bajo costo de los bonos carbono en la actualidad, ya que estos se están comercializando en un valor de 5 dólares por tonelada equivalente, lo cual es un precio demasiado bajo, respecto al costo social y logístico para reducción de una tonelada de dióxido de carbono en estas iniciativas REDD+.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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