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Enregistrement W2619701232 · doi:10.1177/1940082920922676

Assessing the Permanence of Land-Use Change Induced by Payments for Environmental Services: Evidence From Nicaragua

2020· article· en· W2619701232 sur OpenAlexaff
Stefano Pagiola, Jordi Honey‐Rosés, Jaume Freire‐González

Notice bibliographique

RevueTropical Conservation Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensVancouver Community CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaymentPsychological interventionLand useBusinessEcosystem servicesLand use, land-use change and forestryTerm (time)Environmental resource managementNatural resource economicsEnvironmental planningPublic economicsEconomicsGeographyFinancePsychologyEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gains achieved by conservation interventions such as payments for environmental services (PES) may be lost upon termination of the program, a problem known as permanence. However, there have been few efforts to evaluate the permanence of conservation results. This article examines the permanence of land-use changes induced by a short-term PES program implemented between 2003 and 2008 in Matiguás-Río Blanco, Nicaragua. Under this program, PES had induced substantial adoption of silvopastoral practices. To assess the long-term permanence of these changes, participants were resurveyed in 2012, 4 years after the last payment was made. We find that the land-use changes that had been induced by PES were broadly sustained in intervening years, with minor differences across specific practices and subgroups of participants. The patterns of change in the period after the PES program were completed to help us understand the reasons for the program’s success and rule out alternative explanations for the program’s success. Our results suggest that, at least in the case of productive land uses such as silvopastoral practices, PES programs can be effective at encouraging land owners to adopt environmentally beneficial practices and that the benefits will persist after payments cease.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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