Ecosystem Services in Conservation Planning: Targeted Benefits vs. Co-Benefits or Costs?
Notice bibliographique
Résumé
There is growing support for characterizing ecosystem services in order to link conservation and human well-being. However, few studies have explicitly included ecosystem services within systematic conservation planning, and those that have follow two fundamentally different approaches: ecosystem services as intrinsically-important targeted benefits vs. substitutable co-benefits. We present a first comparison of these two approaches in a case study in the Central Interior of British Columbia. We calculated and mapped economic values for carbon storage, timber production, and recreational angling using a geographical information system (GIS). These 'marginal' values represent the difference in service-provision between conservation and managed forestry as land uses. We compared two approaches to including ecosystem services in the site-selection software Marxan: as Targeted Benefits, and as Co-Benefits/Costs (in Marxan's cost function); we also compared these approaches with a Hybrid approach (carbon and angling as targeted benefits, timber as an opportunity cost). For this analysis, the Co-Benefit/Cost approach yielded a less costly reserve network than the Hybrid approach (1.6% cheaper). Including timber harvest as an opportunity cost in the cost function resulted in a reserve network that achieved targets equivalently, but at 15% lower total cost. We found counter-intuitive results for conservation: conservation-compatible services (carbon, angling) were positively correlated with each other and biodiversity, whereas the conservation-incompatible service (timber) was negatively correlated with all other networks. Our findings suggest that including ecosystem services within a conservation plan may be most cost-effective when they are represented as substitutable co-benefits/costs, rather than as targeted benefits. By explicitly valuing the costs and benefits associated with services, we may be able to achieve meaningful biodiversity conservation at lower cost and with greater co-benefits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».