Changing the deforestation impacts of Eco-/REDD payments: Evolution (2000-2005) in Costa Rica's PSA program
Notice bibliographique
Résumé
Costa Rica’s PSA (Pagos por Servicios Ambientales) environmental services payments, started in 1997, were the pioneers. Broadly cited, they have led to numerous suggestions that others emulate the PSA approach. Yet the PSA program has itself evolved over time. Following earlier work (Sanchez et al. 2007 and Pfaff et al. 2008 on PSA 1997-2000), we can evaluate here whether a change in implementation changes impacts on deforestation. Examining the PSA forest-protection contracts during 2000 and 2005, we find that less than 5 in 1000 (about 0.4%) parcels enrolled in the program would have been deforested annually without payments. To first order, this matches the 1997-2000 findings of low deforestation impact and may be explained by.low agricultural returns relative to those in ecotourism as well as by other conservation policies including the forestry law of 1996. However, there are differences in results which are instructive. First, the overall impact is in fact slightly higher than in 1997-2000; despite net reforestation, more deforestation took place and thus the PSA had a bit more land-use change to prevent. More important for upcoming policies such as global carbon payments, the shifts in PSA implementation eliminated the bias of the PSA payments towards lands that are relatively unprofitable and thus unlikely to be cleared even without payments. Thus we can see that even within the same country for the same basic policy idea, the details of implementation do matter. In this and other settings significant potential gains can be realized by increased targeting.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».