Barriers and Enablers to Blue Carbon Projects in Africa: A Horizon Scan Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Africa's ‘blue carbon ecosystems’ are increasingly recognised for their role in climate change mitigation, biodiversity conservation and sustainable livelihoods, with existing carbon offset projects showcasing their potential to sequester carbon and support community livelihoods. Despite this promise, blue carbon (BC) projects remain scarce across Africa. Understanding the barriers to BC implementation is therefore critical for unlocking their potential across the continent. Through a horizon scan and expert solicitation involving 41 participants from 20 countries, this study identified 13 major barriers spanning social, technical, economic, environmental, and policy domains. Governance obstacles, such as weak law enforcement, complex land tenure, and unclear carbon rights, emerged as the most significant reflecting Africa's diverse regulatory landscapes and often unstable political contexts. Socio‐economic challenges, such as few sustainable livelihood options for those involved in/impacted by BC projects, further constrain progress. Economic barriers, particularly limited funding for project design, monitoring, and delivery, also featured prominently. Technical and environmental factors, including low scientific capacity, fragmented ecosystem distribution, and climate‐driven impacts, further complicate project design and scalability. The barriers identified varied significantly across regions and ecosystem types. To overcome them, we propose targeted policy reforms, innovative financing, capacity building, and integrated management approaches that align local priorities with national climate goals. Collectively, these strategies can unlock Africa's BC potential, delivering substantial climate, biodiversity and socio‐economic benefits.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle