Carrot or Stick? Modelling How Landowner Behavioural Responses Can Cause Incentive-Based Forest Governance to Backfire
Notice bibliographique
Résumé
Mitigating the negative impacts of declining worldwide forest cover remains a significant socio-ecological challenge, due to the dominant role of human decision-making. Here we use a Markov chain model of land-use dynamics to examine the impact of governance on forest cover in a region. Each land parcel can be either forested or barren (deforested), and landowners decide whether to deforest their parcel according to perceived value (utility). We focus on three governance strategies: yearly incentive for conservation, one-time penalty for deforestation and one-time incentive for reforestation. The incentive and penalty are incorporated into the expected utility of forested land, which decreases the net gain of deforestation. By analyzing the equilibrium and stability of the landscape dynamics, we observe four possible outcomes: a stationary-forested landscape, a stationary-deforested landscape, an unstable landscape fluctuating near the equilibrium, and a cyclic-forested landscape induced by synchronized deforestation. We find that the two incentive-based strategies often result in highly fluctuating forest cover over decadal time scales or longer, and in a few cases, reforestation incentives actually decrease the average forest cover. In contrast, a penalty for deforestation results in the stable persistence of forest cover (generally >30%). The idea that larger conservation incentives will always yield higher and more stable forest cover is not supported in our findings. The decision to deforest is influenced by more than a simple, "rational" cost-benefit analysis: social learning and myopic, stochastic decision-making also have important effects. We conclude that design of incentive programs may need to account for potential counter-productive long-term effects due to behavioural feedbacks.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».