Progress in the researches on the Economics of Ecosystems and Biodiversity (TEEB)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Economics of Ecosystems and Biodiversity (TEEB), which provides new insight and approaches for biodiversity conservation and sustainable use, is an integrated approach to assess, demonstrate, and apply policy for biodiversity and ecosystem value.TEEB was firstly proposed in 2007, and has been supported by United Nations Environment Programme (UNEP) since 2008.Ecosystem services include supply services, regulating services, cultural services, and habitat services based on the TEEB framework.The value evaluation methods generally include the direct market value method, revealed preference method and stated preference method.We also summarized the measures to mainstream biodiversity at the global, regional, national and local levels.Presently, more than 30 countries have undertaken studies on TEEB and have produced positive impacts on policy-making and further application of TEEB.For example, at the country level, it can be used to green economy, sustainable development and corporate green management.At the international level, it can support the implementation of the Convention of Biological Diversity and other relevant international action.For the future, this paper suggested TEEB's focuses: (1) At the international level, it is needed to enhance cross-sector and inter-regional cooperation in biodiversity and promote findings at the science-policy interface; (2) In China, it is needed to build TEEB methodology from the sub-levels (ecosystem, species and gene) and sub-scales (national, provincial and local), and explore the application of TEEB concepts in local development assessment, cadre performance appraisal, paying utilization of natural resources, ecological compensation and other policies in order to promote regional equity and sustainable use of natural resources.•综述•
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle