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Enregistrement W2886052838 · doi:10.1371/journal.pone.0200881

Do payments for forest ecosystem services generate double dividends? An integrated impact assessment of Vietnam’s PES program

2018· article· en· W2886052838 sur OpenAlexaff
Thu-Ha Dang Phan, Roy Brouwer, Long Phi Hoang, Marc D. Davidson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésLivelihoodEcosystem servicesContext (archaeology)Payment for ecosystem servicesPaymentPovertyEnvironmental resource managementNatural resource economicsBusinessEcosystemGeographySocioeconomicsAgricultureEconomic growthEconomicsEcologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Payments for ecosystem services (PES) often serve multiple objectives, such as carbon emission reduction and poverty alleviation. However, the effectiveness of PES as an instrument to achieve these multiple objectives, in particular in a conservation-development context, is often questioned. This study adds to the very limited empirical evidence base and investigates to what extent Vietnam's move to PES has helped protect forest ecosystems and improve local livelihoods and income inequality. We zoom in on Lam Dong province, where PES was first introduced in Vietnam in 2009. Changes in forest cover are analysed using satellite images over a period of 15 years (2000-2014). Socio-economic impacts are assessed based on rural household interviews with PES participants and non-participants as a control group over a period of 7 years (2008-2014). Our results show that PES contributes significantly to forest cover, the improvement of local livelihoods, and the reduction of income inequality.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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