REDD from an integrated perspective : Considering overall climate change mitigation, biodiversity conservation and equity issues
Bibliographic record
Abstract
Der Beitrag zur Entwicklungs- und Umweltpolitik erörtert die Debatte über das Entwicklungs- und Umweltprogramm REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation, die Reduktion von Emissionen aus Entwaldung und Schädigung von Wäldern). Die Grundidee von REDD basiert auf der Funktion der Wälder als Kohlenstoffspeicher. Indem dem in den Wäldern gespeicherten Kohlenstoff ein wirtschaftlicher Wert beigemessen wird, kann der Erhalt von Wäldern in wirtschaftliche Entscheidungsprozesse einbezogen werden. Im Rahmen eines REDD-Systems sollen die Emissionen aus tropischer Entwaldung anerkannt und bewertet werden, damit wirtschaftliche Anreize für den Stopp der Entwaldung geboten werden können. Obwohl die Theorie einfach klingt, ist die Umsetzung von REDD doch komplex und verschiedene strukturelle, technische und methodische Herausforderungen müssen gemeistert werden. Die Ausführungen gliedern sich in folgende Punkte: (1) methodische Herausforderungen für REDD und Hypothesen zu Angebot und Nachfrage von Emissionsreduzierungen sowie (2) die Beurteilung von REDD-Optionen (Betätigungsfeld, Walddefinition, politische Ansätze zum REDD-Transfersystem und der Finanzierung). Nach Ansicht des Autors besitzt REDD das Potenzial, ab 2020 wichtiger Bestandteil eines globalen Umwelthandelssystems mit dem Ziel weltweiter Emissionsreduzierung zu werden. (ICG2)
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".