Assessing the Ecological and Social Benefits of Private Land Conservation in Colorado
Notice bibliographique
Résumé
Conservation of private land through conservation easements, development agreements, and clustered housing has increased greatly as have criticisms of the laws, public programs, and incentives that motivate landowners to use them. Rapid land-use change at the urban-rural interface in Larimer County, Colorado, has given rise to programs that provide a variety of land-conservation options for landowners. As of January 2005, roughly 60% of Larimer County was publicly owned, and 3% or 16,200 ha was privately owned with some form of protection. We used document analysis, a landowner survey, targeted interviews, and a landscape-level spatial analysis to analyze the patterns, quantities, and qualities of private land conservation. We created a jurisdiction-specific typology of desired benefits from local government-planning documents to help evaluate conservation parcels. Most easements and other conservation documents used general terms and did not describe the site-specific values of the land being conserved. Landowners were able to describe some benefits not included in parcel-specific documents, and our spatial analysis revealed parcel-specific and cumulative conservation benefits such as the amount of buffering, infill, connectivity, protected agricultural land, riparian protection, and other benefits not referenced by either documents or landowners. Conservation benefits provided by a parcel varied depending on its geographic location, the specific institution such as a land trust or open space program that a landowner worked with, and the conservation mechanism used, such as voluntary easement or residential clustering requirements. The methods we used provide a template for jurisdictions wishing to undertake a similar analysis. Our findings may assist other jurisdictions and institutions interested in improving how land-conservation benefits are described; justify and inform future investments in private land conservation; assist local governments and other institutions with the assessment of program effectiveness; and be useful for conservation planners who wish to become more involved in on-the-ground implementation of conservation actions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».