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Enregistrement W2102583691 · doi:10.1111/j.1744-7976.2012.01252.x

Identifying Priority Areas for Forest Landscape Restoration to Protect Ridgelines and Hillsides: A Cost‐Benefit Analysis

2012· article· en· W2102583691 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew H. Chadourne, Seong‐Hoon Cho, Roland K. Roberts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReforestationLiberian dollarPaymentEasementBusinessCost–benefit analysisEquity (law)AfforestationDirect PaymentsNatural resource economicsForestryGeographyEnvironmental planningFinanceEconomicsEcologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research presents a case study using cost‐benefit analysis to identify priority areas for forest landscape restoration to protect the ridgelines and hillsides in a single county of the southern Appalachian region, which may be applicable to other communities with similar issues. Private and public benefits per dollar spent are estimated for 15 target restoration sites. The results of this study show the potential for increased benefits to the community from reforestation projects, but those benefits can vary greatly depending on a number of factors, including the area of the target reforestation site, the number of houses surrounding the target site, property values, and the proximity of houses to the site. Much of the private benefit accrues to households living close to the reforestation site while public benefits are mainly generated by indirect use values associated with the cleansing of air and water pollutants. Assuming the explicit cost of reforestation is paid by local governments, the sites generating the most public benefit per dollar could be considered high‐priority reforestation sites based on equity. Alternatively, the sites with the highest private return per dollar could be viewed as high‐priority sites if the payment system allows direct payment for reforestation of private land. The latter payment system could be implemented through a conservation easement program that restricts the development rights of private landowners and permits private donations to support the program. Le présent article porte sur une étude de cas dans laquelle une analyse coûts‐avantages a été réalisée afin de déterminer des zones prioritaires de restauration de paysages forestiers destinées à protéger les lignes de crêtes et les coteaux dans un comté du sud des Appalaches. Cette étude de cas pourrait s’appliquer à d’autres communautés confrontées à des problèmes similaires. Nous avons estimé les avantages publics et privés par dollar dépensé de 15 sites de restauration cibles. Les résultats de notre étude montrent que les communautés pourraient tirer des avantages accrus des projets de reforestation, mais que ces avantages varient grandement en fonction de certains facteurs, tels que la zone où se trouve le site de reforestation cible, le nombre d’habitations entourant le site cible, la valeur des propriétés et la proximité des habitations par rapport au site. Une grande partie des avantages privés découlent du fait que les habitations se trouvent à proximité du site de reforestation, tandis que les avantages publics découlent principalement de la valeur d’usage indirecte liée à l’assainissement de l’air et de l’eau. Dans l’hypothèse où le coût explicite de la reforestation est assumé par les administrations municipales, les sites procurant le plus d’avantages publics par dollar dépensé pourraient être considérés comme des sites de reforestation hautement prioritaires en fonction de la valeur nette (equity). En revanche, les sites procurant le plus d’avantages privés par dollar dépensé pourraient être considérés comme des sites hautement prioritaires si le système de paiement permet le versement de paiements directs pour la reforestation des terres privées. Ce système de paiement pourrait être intégré dans un programme de servitudes de conservation qui restreint les droits d’aménagement des propriétaires fonciers privés et accueille les dons de particuliers en guise d’appui au programme.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,114 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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