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Record W1983282579 · doi:10.4000/vertigo.12974

La problématique des « droits sur le carbone » dans REDD+

2012· article· fr· W1983282579 on OpenAlexvenueno aff
Alain Karsenty, Aurélie Vogel, Driss Ezzine de Blas, Judicaël Fétiveau

Bibliographic record

VenueVertigO · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicConservation, Biodiversity, and Resource Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesForestryPhilosophyGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les projets de réduction d’émissions au titre du Mécanisme pour un développement propre (MDP), il est admis que les crédits carbone reviennent aux investisseurs. Pourtant, la question des droits sur le carbone se révèle potentiellement conflictuelle pour le futur mécanisme REDD+. Soulevée à propos du partage des bénéfices par ceux qui supposent que les promoteurs de projets REDD+ vont tirer d’importants profits de la vente de crédits carbone au détriment des propriétaires ou gestionnaires effectifs de la ressource forestière, cette question est, au mieux, mal posée. Alors que l’architecture comme le financement du mécanisme restent à définir, on peut montrer que la question ne fait sens que dans le cas d’une rémunération de projets, en général à travers la vente de crédits carbone. Elle dépend aussi du modèle économique associé à l’activité REDD+. À une démarche de rémunération des services environnementaux correspond une rémunération pour la protection d’un stock de carbone forestier par ses propriétaires légaux et/ou coutumiers. Ceci relève alors d’une « rente de conservation », dont l’efficacité est contestée par les économistes. À une démarche de rémunération d’une « contribution active » à un objectif environnemental correspond la création d’un droit distinct de celui sur la ressource. Dans ce cas, l’argument des droits de propriété ne peut être invoqué que pour le partage de la seule « rente carbone », si celle-ci existe. Clarifier le débat relatif aux droits sur le carbone revient aussi à lever la confusion entre les notions de bénéfice et de rente.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0080.005
Open science0.0030.003
Research integrity0.0040.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.193
Teacher spread0.178 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations5
Published2012
Admission routes1
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