Uncertainty of Monetary Valued Ecosystem Services – Value Transfer Functions for Global Mapping
Notice bibliographique
Résumé
Growing demand of resources increases pressure on ecosystem services (ES) and biodiversity. Monetary valuation of ES is frequently seen as a decision-support tool by providing explicit values for unconsidered, non-market goods and services. Here we present global value transfer functions by using a meta-analytic framework for the synthesis of 194 case studies capturing 839 monetary values of ES. For 12 ES the variance of monetary values could be explained with a subset of 93 study- and site-specific variables by utilizing boosted regression trees. This provides the first global quantification of uncertainties and transferability of monetary valuations. Models explain from 18% (water provision) to 44% (food provision) of variance and provide statistically reliable extrapolations for 70% (water provision) to 91% (food provision) of the terrestrial earth surface. Although the application of different valuation methods is a source of uncertainty, we found evidence that assuming homogeneity of ecosystems is a major error in value transfer function models. Food provision is positively correlated with better life domains and variables indicating positive conditions for human well-being. Water provision and recreation service show that weak ownerships affect valuation of other common goods negatively (e.g. non-privately owned forests). Furthermore, we found support for the shifting baseline hypothesis in valuing climate regulation. Ecological conditions and societal vulnerability determine valuation of extreme event prevention. Valuation of habitat services is negatively correlated with indicators characterizing less favorable areas. Our analysis represents a stepping stone to establish a standardized integration of and reporting on uncertainties for reliable and valid benefit transfer as an important component for decision support.
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 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 | 0,144 | 0,270 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».