Total Economic Value of Wetlands Products and Services in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands provide food and non-food products that contribute to income and food security in Uganda. This study determined the economic value of wetland resources and their contribution to food security in the three agroecological zones of Uganda. The values of wetland resources were estimated using primary and secondary data. Market price, Productivity, and Contingent valuation methods were used to estimate the value of wetland resources. The per capita value of fish was approximately US$ 0.49 person⁻¹. Fish spawning was valued at approximately US$ 363,815 year⁻¹, livestock pastures at US$ 4.24 million, domestic water use at US$ 34 million year⁻¹, and the gross annual value added by wetlands to milk production at US$ 1.22 million. Flood control was valued at approximately US$ 1,702,934,880 hectare⁻¹ year⁻¹ and water regulation and recharge at US$ 7,056,360 hectare⁻¹ year⁻¹. Through provision of grass for mulching, wetlands were estimated to contribute to US$ 8.65 million annually. The annual contribution of non-use values was estimated in the range of US$ 7.1 million for water recharge and regulation and to US$ 1.7 billion for flood control. Thus, resource investment for wetlands conservation is economically justified to create incentives for continued 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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».