Quantifying causal mechanisms to determine how protected areas affect poverty through changes in ecosystem services and infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
To develop effective environmental policies, we must understand the mechanisms through which the policies affect social and environmental outcomes. Unfortunately, empirical evidence about these mechanisms is limited, and little guidance for quantifying them exists. We develop an approach to quantifying the mechanisms through which protected areas affect poverty. We focus on three mechanisms: changes in tourism and recreational services; changes in infrastructure in the form of road networks, health clinics, and schools; and changes in regulating and provisioning ecosystem services and foregone production activities that arise from land-use restrictions. The contributions of ecotourism and other ecosystem services to poverty alleviation in the context of a real environmental program have not yet been empirically estimated. Nearly two-thirds of the poverty reduction associated with the establishment of Costa Rican protected areas is causally attributable to opportunities afforded by tourism. Although protected areas reduced deforestation and increased regrowth, these land cover changes neither reduced nor exacerbated poverty, on average. Protected areas did not, on average, affect our measures of infrastructure and thus did not contribute to poverty reduction through this mechanism. We attribute the remaining poverty reduction to unobserved dimensions of our mechanisms or to other mechanisms. Our study empirically estimates previously unidentified contributions of ecotourism and other ecosystem services to poverty alleviation in the context of a real environmental program. We demonstrate that, with existing data and appropriate empirical methods, conservation scientists and policymakers can begin to elucidate the mechanisms through which ecosystem conservation programs affect human welfare.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».