Évaluation économique des services écosystémiques dans la région de Montréal : analyse spatiale et préférences exprimées
Notice bibliographique
Résumé
Les services écosystémiques (SE) réfèrent aux bénéfices que produisent et soutiennent la biodiversité et les écosystèmes et qui profitent à l’être humain. Dans beaucoup de cas, ils ne sont pas pris en compte dans le système économique. Cette externalisation des SE engendre des décisions sur l’utilisation du territoire et des ressources naturelles qui ignorent leur contribution à la qualité de vie des communautés. Afin notamment de sensibiliser l’opinion publique à l’importance des SE et de mieux les intégrer dans les processus décisionnels, ont été développées des démarches d’évaluation économique des SE. Dans cette thèse, nous avons cherché à comprendre à la fois comment l’utilisation passée et actuelle des sols dans la région de Montréal affecte la valeur des SE et comment ces aménités naturelles sont perçues et valorisées par la population, dans une perspective d’aménagement futur du territoire. Pour ce faire, nous avons utilisé deux approches : l’analyse spatiale recourant aux systèmes d’information géographique et l’analyse des préférences exprimées par des techniques d’enquête. Pour l’analyse spatiale, nous avons combiné des analyses cartographiques à des valeurs monétaires associées aux SE publiées dans la littérature. Nous avons alors estimé la valeur des écosystèmes d’un territoire par le transfert de bénéfices, de prix de marchés directs et de coûts évités. Cette démarche nous a permis de comprendre la relation entre l’utilisation actuelle du territoire du Grand Montréal écologique et la valeur des services fournis par les écosystèmes, que nous avons estimée à 2,2 milliards de dollars par année. Elle nous a permis aussi de mesurer les effets sur la valeur des SE du changement d’utilisation des sols entre les années 1960 et 2010. Nous avons montré que malgré différentes politiques de contrôle et d’encadrement de l’étalement urbain au cours de cette période, les pertes économiques non marchandes liées aux SE s’élèvent à 236 millions de dollars par année. Pour l’analyse des préférences exprimées, nous avons utlilisé deux méthodes, l’évaluation contingente et le choix multi-attributs, avec l’objectif de mesurer le consentement à payer de répondants pour des variations dans l’aménagement du territoire. Nous avons montré d’une part que les répondants valorisent significativement l’incidence des pratiques agro-environnementales sur la qualité de l’environnement et des paysages en consentant à payer entre 159 et 333 dollars par ménage par année pour une amélioration de la diversité du paysage agricole. D’autre part, leur volonté à payer pour l’amélioration de l’état des milieux humides du Québec est estimée entre 389 et 455 dollars par ménage par année. L’utilisation conjointe des deux méthodes nous a permis d’en comparer les résultats. Nous avons en outre démontré que le choix du format de question de valorisation de l’évaluation contingente affecte la convergence des résultats. Enfin, nous avons proposé des pistes de recherches futures portant sur l’intégration des démarches d’analyse biophysique, économique et politique dans des outils de prise de décision mieux adaptés à la dynamique des écosystèmes, de la biodiversité et des communautés humaines.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».