The role of forests and protected areas in climate change mitigation: a review and critique of the ecosystem services and REDD+ approaches
Bibliographic record
Abstract
Emissões de gases de efeito estufa estão entre os principais impactos causados pelos humanos no planeta e estão diretamente ligados às mudanças climáticas. Emissões por desmatamento são reconhecidas como a segunda maior causa de emissão desses gases, contribuindo com 20% de CO2 equivalente liberado na atmosfera em 2010. Uma das principais estratégias adotadas internacionalmente para reduzir o desmatamento e a degradação florestal, e que atualmente vem ganhando importância para a mitigação das mudanças climáticas, é a implantação de áreas protegidas. O paradigma atual de gestão de áreas protegidas é baseado em instrumentos de mercado, exemplificado pelas inciativas de REDD+ e pagamentos de serviços ambientais. Porém, críticos dessa perspectiva argumentam que ela é diretamente influenciada pelo neoliberalismo e privilegia a acumulação de capital à conservação do meio ambiente. Por meio de uma análise crítica da literatura existente, o presente artigo sugere que áreas protegidas são uma estratégia eficiente para a redução do desmatamento, porém é ainda insuficiente e precisa ser acompanhada de ações complementares para o controle de territórios fora de áreas protegidas, que evitem o redirecionamento de atividades ilegais.
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 | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
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".