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Enregistrement W2171530553 · doi:10.1073/pnas.0508036102

Economic benefits of biodiversity exceed costs of conservation at an African rainforest reserve

2005· article· en· W2171530553 sur OpenAlexaff
Robin Naidoo, Wiktor Adamowicz

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityOpportunity costRainforestRevenueNature reserveNatural resource economicsTourismAgroforestryEcosystem servicesEcotourismCost–benefit analysisWillingness to payBusinessGeographyEcosystemEcologyEconomicsEnvironmental scienceBiologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic research on biodiversity conservation has focused on the costs of conservation reserves and the benefits of intact ecosystems; however, no study has simultaneously considered the costs and benefits of species diversity, a fundamental component of biodiversity. We quantified the costs and benefits of avian biodiversity at a rainforest reserve in Uganda through a combination of economic surveys of tourists, spatial land-use analyses, and species-area relationships. Our results show that revising entrance fees and redistributing ecotourism revenues would protect 114 of 143 forest bird species (80%) under current market conditions. This total would increase to 131 species (approximately 90%) if entrance fees were optimized to capture the tourist's willingness to pay for forest visits and the chance of seeing increased numbers of bird species. In contrast, the cost of purchasing agricultural land for ecological rehabilitation of the avian habitat would be economically prohibitive. These results suggest that local biodiversity markets could play a positive role in tropical conservation strategies if the appropriate institutions for redistribution can be developed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,118 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations154
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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