The Value of Tropical Forest to Local Communities: Complications, Caveats, and Cautions
Notice bibliographique
Résumé
The methods used to value tropical forests have the potential to influence how policy makers and others perceive forest landsforestlands. A small number of valuation studies achieve real impact. These are generally succinct accounts supporting a specific perception. However, such reports risk being used to justify inappropriate actions. The end users of such results are rarely those who produced them and misunderstanding of key details is a concern. One defence is to ensure that the ultimate users appreciate shortcomings and common pitfalls. In this article, the authors aim to reduce such risks by discussing how valuation studies should be assessed and challenged by users. The authors consider two concise, high profile valuation papers here, by Peters and colleagues and by Godoy and colleagues. They illustrate a series of questions that should be asked, not only about the two papers, but also about any landscape valuation study. The article highlighted the many challenges faced in valuing tropical forest landsforestlands and in presenting and using results sensibly, and it offers some suggestions for improvement. Attention to compexitiescomplexities and clarity about uncertainties are required. Forest valuation must be pursued and promoted with caution.
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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 | 0,051 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».