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Enregistrement W7131798154 · doi:10.17528/cifor-icraf/009447

So sánh chứng chỉ quản lý rừng bền vững và dự án các-bon rừng: Tương đồng, khác biệt và cơ hội tích hợp để nhân đôi lợi ích

2025· book· W7131798154 sur OpenAlexfundno aff
Ngô Thị M.D., Pham T.T., Tăng Thị K.H.

Notice bibliographique

RevueCenter for International Forestry Research (CIFOR) eBooks · 2025
Typebook
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueResearch studies in Vietnam
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésSoutheast asiaCentral asiaCricetulusWorld wide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chứng chỉ quản lý rừng bền vững và thị trường các-bon rừng đóng vai trò quan trọng trong phát triển bền vững tại Việt Nam. Chứng chỉ rừng cung cấp nền tảng bền vững, đảm bảo tính hợp pháp, bảo tồn đa dạng sinh học và quyền cộng đồng, giúp nâng cao chất lượng tín chỉ các-bon, đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế như EUDR. Tính đến tháng 7/2025, Việt Nam có 458,2 nghìn ha rừng FSC và 220 nghìn ha VFCS/PEFC, chủ yếu là rừng trồng (keo, bạch đàn, cao su) và rừng tự nhiên. Với tỉ lệ che phủ rừng lớn và cam kết bảo vệ phát triển rừng thực hiện cam kết phát thải ròng bằng 0 vào năm 2050, Việt Nam cũng được kì vọng là một trong những quốc gia có thị trường các bon rừng phát triển ở khu vực Đông Nam Á. Kết hợp giữa chứng chỉ rừng và thị trường các-bon rừng sẽ đem lại nguồn lợi lớn cho ngành lâm nghiệp, đồng thời giảm chi phí đầu tư và giao dịch cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, các bên có liên quan thường nhầm lẫn về sự tương đồng và khác biệt giữa hai cơ chế tài chính này dẫn đến khó khăn trong việc kết hợp và tối đa hóa cơ hội mà chúng có thể đem lại. Báo cáo này cung cấp bức tranh tổng quan về sự giống và khác nhau giữa hai cơ chế đồng thời thảo luận cơ hội cũng như thách thức để các doanh nghiệp có thể kết hợp đồng thực hiện hai cơ chế này.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0140,019
Intégrité de la recherche0,0020,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,330 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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