Incentive Structure of and Private Landowner Participation in an Endangered Species Conservation Program
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, voluntary incentive programs that aid conservation of plant and wildlife species on private lands provide a structural solution to the problem of protecting endangered species by reducing costs and enhancing benefits to landowners. We explored the potential for incentives to encourage landowners to manage land cover for the benefit of endangered songbirds in central Texas (U.S.A.) by asking landowners to indicate their preferences for financial incentives, technical assistance, and regulatory assurances. We identified owners of potential songbird habitat and collected data in face-to-face interviews and self-administered questionnaires. We used a latent-class stated-choice model to identify 3 classes of landowners whose choices varied on the basis of their attitudes and perceived social norms: (1) strong positive attitude, perceived social pressure to participate, and willing to participate with relatively few incentives, (2) weak positive attitude, perceived no social pressure to participate, and required strongest incentives, and (3) negative attitude, perceived social pressure not to enroll, and unwilling to participate regardless of incentive structure. Given this heterogeneity in preferences, conservation incentives may increase management of land cover to benefit endangered species on private lands to some degree; however, exclusive reliance on incentives may be insufficient. Promoting conservation on private lands may be enhanced by integrating incentives into an approach that incorporates other strategies for conservation, including social networks and collaborative processes that reinforce social norms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».