Valuing Ecosystem Services in Semi‐arid Rangelands through Stochastic Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecosystem services and economic returns from semi‐arid rangelands are threatened by land degradation. Policies to improve ecosystem service delivery often fail to consider uncertainty in economic returns gained through different land uses and management practices. We apply an analytical framework using stochastic simulation to estimate the range of potential monetary outcomes of rangeland ecosystem services under different land uses, including consideration of the uncertainty and variability of model parameters. We assess monetary and non‐monetary dimensions, including those ecosystem services with uncertain and missing information, for communal rangelands, commercial ranches, game farms and Wildlife Management Areas in southern Kgalagadi District, Botswana. Public land uses (communal grazing areas and protected conservation land in Wildlife Management Areas) provide higher economic value than private land uses (commercial ranches and game farms), despite private land uses being more profitable in their returns from meat production. Communal rangelands and protected areas are important for a broader range of ecosystem services (cultural/spiritual services, recreation, firewood, construction material and wild food), which play a key role in sustaining the livelihoods of the largest share of society. The full range of ecosystem services should therefore be considered in economic assessments, while policies targeting sustainable land management should value and support their provision and utilisation. By forecasting the range of plausible ecosystem values of different rangeland land uses in monetary terms, our analysis provides policymakers with a tool to assess outcomes of land use and management decisions and policies. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».