Comparing the economic value of fire conditions and the effects of wildfire on hiking in New-Mexico recreation sites using contingent the valuation method and travel cost method.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: There are some criticizes on Contingent valuation method (CVM) and Travel cost method (TCM), therefore many researchers have combined multiple methods of non-market valuation or have tried to value the non-market goods or services by different methods and check for convergent validity of the methods. In this paper both CVM and TCM are used. The empirical part showed that willingness to pay is more for New-Mexico recreation sites based on a dichotomous choice sample obtained from the data set gathered by Hessaln et al. In addition, fire age is shown to have less impact on WTP of visiting the sites in contingent valuation method. This study showed the two estimates on willingness to pay calculated by TCM and CVM are not significantly different at the 5 % level. Key words:Environmental amenities Non-market valuation Travel Cost method Contingent valuation method Recreation INTRODUCTION process when determining fire management decisions, While fire plays an important role in most forest There are a number of studies that address social ecosystems in North America, the challenge of managing aspects of fire. Englin et al. [2] used travel cost method to fire in North America is to find ways to effectively balance assess value changes for canoeing in Manitoba, Canada. the positive ecological aspects of fire with the negative Hessaln et al. [1] have investigated the fire effects on
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».