Costs of land degradation and benefits of land restoration: a review of valuation methods and suggested frameworks for inclusion into policy-making.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land degradation has become a growing concern with the current increase in demand for arable land. Sustainable land management and land restoration practices are required in order to meet the demands to provide food and other services. Adoption of improved practices has, however, not been widespread partly because of a lack of clarity on the true economic value and setting of proper financial incentives. This review focuses on the economic costs of land degradation as a prelude to two ongoing initiatives involving the United Nations Convention to Combat Desertification (UNCCD). We review how ecosystem services derived from land have been economically valued to date. Economic valuation has mostly focused on the use value of provisioning services and cultural services, with limited valuation of non-use value of cultural services. Also, no unique valuation method has been applied following methodological developments, varying study objectives and data availability constraints. These factors impair coherent and consistent estimation of the total economic value of land degradation across countries. We identify a need to develop harmonized valuation methods to estimate total economic value under strong data and capacity constraints. We propose two alternative frameworks for harmonized total economic valuation of land degradation at country level to guide further research in making environmental valuation more relevant and practical under strong data and capacity constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».